YITU, AI çip "arama" yayınladı: Nvidia'ya meydan okuyabilir mi?
Makale yeniden basıldı: Xinzhixun
Yapay zeka yongalarının uygulama senaryoları için gittikçe daha fazla pazar segmenti var.Yüz tanıma gibi uygulamaların yaygınlaşması ve geliştirilmesiyle, yapay zeka uygulamaları için özel olarak özelleştirilmiş yongalar kademeli olarak geleneksel genel amaçlı yongaların yerini aldı. Bu durum, bazı yapay zeka çipi start-up şirketlerine fırsatlar getirdi. Bu aynı zamanda büyük AI algoritma şirketlerinin kendi özel özelleştirilmiş çiplerini başlatmalarına da yol açtı.
Teknik mimari perspektifinden bakıldığında, mevcut yapay zeka çipleri dört kategoriye ayrılabilir: genel amaçlı çipler (yaygın olarak kullanılan GPU'lar gibi), yarı özelleştirilmiş çipler (FPGA), tamamen özelleştirilmiş çipler (ASIC) ve beyin benzeri çipler.
Küresel ölçekte, AI çipleri uzun zamandır endüstri devleri tarafından en çok değer verilen stratejik yüksek zemin haline geldi. Google, kendi geliştirdiği bir TPU'yu çok erken başlattı; Nvidia ayrıca uzun yıllardır AI alanına derinlemesine dahil oldu ve bulut AI çipleri ve otopilot alanında büyük bir pazar işgal etti; 2017'de Intel, 15 milyar ABD dolarından fazla ADAS / automatics satın aldı. AI çipleri ve çözümleri üreten bir üretici olan Mobileye, AI çip şirketi Movidius'u da satın aldı; Facebook ayrıca çip yönünde bir düzene sahip; Tesla da kısa süre önce kendi otonom sürüş AI çipini piyasaya sürdü.
Örneğin Çin'de Baidu, 2018'de bulut AI yongası "Kunlun" u piyasaya sürdü; Alibaba geçen yıl Zhongtian Micro'yu da satın aldı ve Pingtou Ge Semiconductor Company'yi kurdu; aynı zamanda geçen yıl birçok ses AI algoritması üreticisi ( Yunzhisheng, Rokid, Spitz, vb.) Ve görsel AI algoritma üreticileri (Horizon, Yuntian Lifei, vb.) Da kendi AI çiplerini başlattı.
Açıkçası, AI algoritma üreticilerinin kendi AI teknolojilerinin daha iyi ve daha hızlı uygulanmasını hızlandırmak için kendi AI çiplerini başlatması önemli bir trend haline geldi.
Moore Yasasının sonu, algoritma yeni bir çağ açan çiptir
9 Mayıs 2019'da Yitu Technology, Şangay'da "Extreme Intelligence · Search-Yitu Technology Ürün Lansmanı Konferansı" düzenledi ve konferansta kendi geliştirdiği bulut görsel çıkarım AI chip questcore ve buna dayalı çipi yayınladı. Yazılım ve donanım entegrasyon serisi ürünleri ve endüstri çözümleri.
Resmi olarak, questcore şu anda dünyanın en akıllı ve en uygun maliyetli görsel muhakeme çipidir. Bu AI çipi, Yitu Technology ve AI çip başlangıcı ThinkForce tarafından ortaklaşa geliştirildi.
Dikkat edilmesi gereken nokta, ThinkForce'un Yitu Technology tarafından yatırım yapılan bir AI çip şirketi olmasıdır. ThinkForce, 2017 yılında Yitu Technology, Yunfeng Fund, Sequoia Capital ve Hillhouse Capital'den Seri A finansmanı olarak 450 milyon yuan aldı.
Yitu Technology'nin kurucu ortağı ve CEO'su Dr. Zhu Long, AI çipleri hakkındaki görüşlerini paylaştı. Dr. Zhu Long konuşmasında, Tu'ya göre Moore Yasasının sona ermesinin ve yapay zeka teknolojisinin gelişiminin yeni bir çağa, çip olarak algoritmalar çağına gireceğini söyledi. "Algoritmalar çiplerdir. Yalnızca doğru problemi bularak, doğru senaryoyu bularak, doğru algoritmayı kullanarak ve çipi bunun için özelleştirerek nihai maliyet performansını elde edebiliriz."
2017 gibi erken bir tarihte ThinkForce, AI yongalarının piyasaya sürüldüğünü duyurdu, ancak Ar-Ge ve tasarımdan teyp ve son seri üretime kadar ürünleri doğrulamak çok zaman alıyor.
Veri AI algoritması şirketleri 2018 gibi erken bir tarihte çip yayınlasa da Lu Hao, 2018'de piyasaya sürülen ürünlerin çoğunun PPT tabanlı olduğuna ve seri üretilmediğine ve ticarileştirilmediğine ve pazar tarafından doğrulanmadığına inanıyor. 2018 ile karşılaştırıldığında, 2019, AI çiplerinin teslim edildiği yıldır. "Mayıs sürümümüz doğrudan ticari kullanım içindir. Sonuçta, geleneksel bir çip üreticisi değiliz ve bunu bu çipi satmak amacıyla yapmıyoruz." Lu Hao, zaman açısından AI çipinin bu kez piyasaya sürüldüğünü söyledi. Herhangi bir emsal şirketten daha geç değil.
Yitu Technology, teknolojinin ileriye dönük ve dikey entegrasyon yeteneklerini yerinde gösterdi ve birçok yıldız start-up arasında temel bilgi işlem gücü ve üst düzey algoritmalar gibi temel güçleri aynı anda elinde tutan ilk yapay zeka şirketi oldu.
Yitu questcore: güçlü performans, yüksek enerji verimliliği, yüksek maliyet performansı
Raporlara göre, Yitu questcore 16nm'lik bir işlem kullanıyor ve Arm çekirdeği + ThinkForce'un kendi geliştirdiği mikro çekirdek ManyCore mimarisine dayanıyor.Ayrıca Yitu'nun makine görüşü alanındaki profesyonel birikimine tam anlamıyla yardımcı olabilecek Yitu'nun önde gelen AI algoritması için özel olarak optimize edildi. Yüz tanıma, video yapısı analizi, yaya yeniden tanıma gibi çeşitli görüntü ve video gerçek zamanlı akıllı analiz görevleri için uygun sektör bilgisi.
Gerçek bulut uygulaması senaryolarında, YITU questcore saniyede 15 TOPS'ye kadar görsel çıkarım performansı sağlayabilir ve 64 kanallı full HD gerçek zamanlı kod çözmeyi destekleyebilir. Maksimum güç tüketimi, sıradan bir ampulden daha küçük olan yalnızca 20 W'tır. Aynı güç tüketimi altında, YITU questcore ürünlerinin görsel çıkarım performansı, piyasadaki ana akım benzer ürünlerin 2 ila 5 katıdır.
Bununla birlikte, bu AI çipi şu anda harici değil, esas olarak Yitu'nun kendi kullanımı için.Ağırlıklı olarak Yitu'nun bulut ve uç sunucularında kullanılacak ve ürünler ve endüstri çözümleriyle birlikte satılacak. Kendi kendine kullanım için olmasına rağmen, Yitu, ürün yükseltmesini desteklemek için yeterli olan çok çeşitli uygulama senaryolarına sahiptir. Ayrıca YITU'nun yeni nesil AI yongasının şu anda geliştirme aşamasında olduğu ortaya çıktı.
Ayrıca Yitu, questcore 'e dayalı bir atomik sunucu başlattı. Resmi verilere göre, bir Yitu Atom sunucusu tarafından sağlanan bilgi işlem gücü, 8 Nvidia P4 kart sunucusununkine eşitken, hacim ikincisinin yalnızca yarısıdır, ancak güç tüketimi% 20'den azdır.
Video analizi gerçekleştirirken, 8 kartlı Nvidia T4 sunucusuna (çift çekirdekli Intel x86 CPU dahil) kıyasla 1 Yitu Atom sunucusu (4 çekirdekli bir questcore yongası ile donatılmış, başka bir yapılandırma gerekmez), tek kanallı video analizi güç tüketimi İkincisinin yalnızca% 20'si ve güç tüketimi, 8 kartlı Nvidia P4 sunucusuna (ayrıca çift çekirdekli Intel x86 CPU'lu) kıyasla ikincisinin yaklaşık% 10'u.
Basın toplantısındaki eklenti gösterimi sırasında, Yitu Technology'nin baş inovasyon sorumlusu Dr. Hao Lu, aynı anda gerçek zamanlı akıllı video analizi görevlerini tamamlamak için 200 kamerayı başarıyla çalıştırarak, 15 inçlik bir Apple MacBook Pro dizüstü bilgisayar boyutunda bir Yitu Atom Sunucusu tuttu. Mevcut misafirlerden güçlü bir tepki uyandırdı.
Akıllı şehir, güvenlik ve insansız perakende gibi alanlarda büyük miktarda video analizinin çözülmesi gerekiyor. Lu Hao, bu AI çipinin bir bulut çipi olarak konumlandırıldığını ve çoğunlukla video analizi gibi görevler için kullanıldığını söyledi. Canlı gösteri, tek bir ana yol veya tüm küçük bir park için gereken akıllı terminal ekipmanının, akıllı şehirler, akıllı ulaşım, akıllı güvenlik, akıllı perakende vb. İçin harika olan bu kadar küçük tek elle kullanılan bir sunucu tarafından çalıştırılabileceğini gösterdi. Büyük ölçekli yapay zeka endüstrisi uygulamalarının yükselişi ve yaygınlaşması sağlam bir temel oluşturdu.
Elbette müşteriler için veri merkezinin maliyeti de dikkate alınması gereken çok önemli bir faktördür. Yitu'ya göre, veri merkezi müşteriler için "uygun maliyetli, ekonomik ve doğru" olmalıdır. Yitu questcore tarafından oluşturulan video analiz sistemi, başlangıçta 16 kabini bire sıkıştırarak genel yapıyı oluşturabilir. Maliyet yatırımı% 50, işletme ve bakım maliyetleri% 80 oranında azaltılır.
Sadece bu değil, Yitu Atom Sunucusu, mevcut kameraları, sensörleri ve diğer terminal ekipmanlarını büyük ölçekte satın almaya veya güncellemeye gerek kalmadan doğrudan buluttaki sistemi yükseltebilir ve mevcut altyapının kullanımını büyük ölçüde geliştirebilir.
NVIDIA P4'ü değiştirin, gelecekte 500.000 uygulamaya meydan okuyacak
Örnek olarak "kentsel beyin" uygulamasını ele alalım: Geleneksel NVIDIA P4 çözümü benimsenirse, maliyet yüksektir (2.000 $) ve tüm şirketler bunu karşılayamaz. Yapay zeka çiplerini benimsedikten sonra, 10.000 kanallı çözümün artık işleme için büyük bir veri merkezine ihtiyacı kalmadı ve daha büyük 500.000 kanallı çözüme meydan okuyabilir. Bu AI çipini benimsemek, Yitu sunucularının hacminin ve enerji tüketiminin 1 / 3'ünü kurtaracak ve aynı zamanda Yitu'nun ürün çözümlerinde büyük değişiklikler yapacak.
Yitu, bu AI çipinin kişisel kullanım için olduğu için şu anda aynı türde karşılaştırılabilir bir ürün bulunmadığını vurguladı. Ancak, daha önce kendi başına kullanılan NVIDIA P4 ve T4 çözümlerinin yerini alacak.
Lu Hao, karşılaştırmada ısrar edersek, Tesla'nın bir süre önce piyasaya sürdüğü AI çipi FSD'nin tasarım açısından pek çok benzerliği olduğunu söyledi.Özel uygulamalar farklı olsa da hepsi video analiz yeteneklerinin iyileştirilmesine odaklanıyor. Bu nedenle, Yitu'nun AI çipi akıllı sürüş uygulamaları için de uygundur.
Çinli tek boynuzlu at şirketleri, Nvidia gibi AI çip devlerine meydan okuma konusunda ne kadar emin?
Bir AI çip şirketi olarak rakipleri, yarı iletken endüstrisindeki Intel ve Nvidia gibi şirketler gibi genellikle geleneksel devlerdir. Çipin imalat sürecinde ve tasarımında yetenek havuzunda mutlak bir avantaj var. Ancak bu, startup'ların hiç şansı olmayacağı anlamına gelmez, çünkü startuplar tarafından hedeflenen uygulama pazarı genellikle nispeten tektir ve genel pazara uyum sağlamak için karmaşık yonga tasarımları sağlamaya gerek yoktur.
Lu Hao, yapay zeka çağındaki fırsatlardan birinin Moore Yasasının devam etmenin zor olması olduğuna inanıyor. Birim alan başına transistör sayısındaki artış, sonunda fiziksel sınıra ulaşacaktır. Aynı zamanda, akıllı algoritmaların performansı hala on bin kat artıyor.Yitu'nun kendi geliştirdiği yüz tanıma algoritmasını örnek alarak, algoritmanın doğruluğu son dört yılda 1 milyon kat arttı.
Yapay zekanın iyileştirilmesi artık transistör yoğunluğunun artmasına dayanamaz, ancak çip tasarımını ve tüm sistem yapısını ayarlaması gerekir. Aynı zamanda, algoritmaların ayarlanması, üst düzey uygulamalar ve yazılım tasarımı çok önemlidir. Bu nedenle, 9 Mayıs'taki basın toplantısında Yitu, "çip olarak algoritmalar" stratejisini önerdi.
"Dikey entegrasyonun bize atılımlar sağlayabileceğine kuvvetle inanıyoruz. Bu, geleneksel yonga üreticileri ile aramızdaki en büyük fark." Lu Hao, AI çağındaki algoritmaların ve yongaların böylesine daha karmaşık bir tasarım alanında bulunması için güçlü bir bağlantıya ihtiyaç duyduğuna inanıyor. Daha rekabetçi bir tasarım.
Algoritmalara derinlemesine dahil olmuş Yitu gibi bir şirket için "algoritma çipi", algoritma şirketi için büyük bir avantajı temsil ediyor. Benzer algoritma şirketleri arasında, Yitu'nun yüz tanıma algoritmasının doğruluğu, diğer üreticilerin 100 katından fazladır. Video algoritmalarına ek olarak, konuşma algoritmaları da vardır ve anlamsal anlama algoritmaları da son "Nature Medicine" dergisinde yer almıştır. Buna ek olarak Yitu, güvenlik ve tıbbi bakım gibi sektördeki özel uygulama senaryolarına da büyük yatırımlar yaptı ve bu da Yitu'ya kendi çip geliştirmesini seçme konusunda güven verdi.
Yitu'nun bir diğer avantajı da gelecekteki algoritma geliştirme eğilimlerini öngörmesidir.Lu Hao, Yitu ve ThinkForce'un uzun süredir araştırma ve yineleme yaptıklarını ve birçok deney yaptığını söyledi. Birçok algoritma, özellikle görsel akıl yürütme için daha derin bir yargı var. Uygulama yoluyla, "Kendi modelimizden düşük hassasiyetli INT8 tasarımının bulut çıkarım çipleri için kaçınılmaz bir eğilim olduğunu öğrendik. Bu, tüm üreticiler için doğru karar değildir."
Algoritmanın doğru tahmini nedeniyle Yitu, AI algoritmalarının sürekli iyileştirilmesi ve değişiklikleriyle başa çıkmak için ASIC aracılığıyla bazı algoritmaları önceden sağlamlaştırabildi. Son olarak, AI çipleri daha küçük cihazlarda daha yüksek zeka yoğunluğu ve daha iyi güç tüketimi elde edebilir ve aynı başlangıç çizgisinde geleneksel çip üreticileriyle rekabet etme ve hatta viraj geçme fırsatına sahip olabilir.
Bulut yapay zeka yongalarının ve teknik boyuttan bir dizi ürünün piyasaya sürülmesiyle Yitu, vizyon, ses, doğal dil anlama ve akıllı karar verme gibi birçok teknik alanda dünyaya ulaştı ve hatta liderlik etti ve makine görüntüleme, dinleme ve anlama gibi kapsamlı bir şekilde çözdü. Aynı zamanda, algoritmanın doğruluğunu iyileştirmeye ve algoritmanın genişliğini genişletmeye kararlıyız.
İş uygulamaları perspektifinden bakıldığında, yongaların ve bir dizi donanım ürününün piyasaya sürülmesi, Yitu endüstrisinin dikey entegrasyonunu güçlendirecektir.Dünya standartlarında algoritmalar, yongalar, sunucular ve yönetim yazılımları aracılığıyla, daha yüksek performanslı, daha düşük maliyetli yongalar ve donanım ürünleri oluşturun. Çip üzerindeki algoritmanın kapsamlı bir şekilde güçlendirilmesi, yapay zekanın daha fazla senaryoda uygulanmasını ve inmesini sağlayacaktır.
Yapay zeka algoritmalarının geleceğinde, doğrulukta sürekli iyileştirmenin önemi nedir?
Yitu Technology'nin baş inovasyon sorumlusu Lu Hao, toplantının hemen ardından Xinzhixun muhabirleriyle yaptığı röportajı kabul etti ve Yitu Technology'nin "çip olarak algoritma" stratejisini ayrıntılı olarak tanıttı.
Gelecekteki eğilimler söz konusu olduğunda Lu Hao, AI algoritmalarının doğruluğunun kesinlikle gelişmeye devam edeceğini söyledi. Peki, algoritma tanıma oranını% 99'dan% 99,9'a yükseltmenin önemi nedir? Lu Hao, örnek olarak yüz kilidi açmanın, yüz algoritması doğruluğunun sürekli iyileştirilmesinin uygulama senaryolarının kilidini sürekli olarak açabileceğine inanıyor.
Örneğin, basit bir 1: 1 sertifika doğrulaması yüksek doğruluk gerektirmez, bu nedenle birçok üretici bunu ücretsiz olarak sunar. Gelecekte, erişim kontrolü, kapılar ve park çözümleri daha yüksek algoritma gereksinimlerine sahip olabilir. Örneğin, geçen yıl tüm Huawei kampüsü Yitu'nun erişim kontrol sistemini kullandı.
Üstteki uygulamalar metroda kaydırma ve ödemeyi kaydırmayı içerir. Artık birçok yüz kaydırmalı ödeme senaryosu, cep telefonu numaranızı girmenizi gerektirir. Bu deneyim nispeten zayıftır. Arkanda duran insanlar, öndeki kişinin cep telefonu numarasını görebilir. , O kadar akıllı değil. Bu senaryolardaki uygulamaları kırmak istiyorsanız, çok yüksek hassasiyetli yüz tanımaya sahip olmanız gerekir.
Bu uygulamalar daha sonra, algoritmanın daha yüksek doğruluğunu gerektiren kamu güvenliği video gözetimi, terörle mücadele vb. Gibi şehir düzeyinde büyük ölçekli uygulamalara yükseltilir. Bu nedenle, algoritma doğruluğunun sürekli iyileştirilmesi büyük önem taşımaktadır. Yani, belirli bir çizginin altında performansa sahip algoritmalar neredeyse değersizdir ve sadece piyasada kıt olduğunuzda değerinizi yansıtabilirsiniz. Lu Hao, "Bu, Yitu'nun bu kadar odaklanmış olmasının ve algoritmalarının doğruluğunu sürekli geliştirmesinin temel nedenlerinden biridir, soğukkanlı olmak ve kasları göstermek için değil."
Yitu Hatıra
- Shanghai Yitu Network Technology Co., Ltd. Eylül 2012'de Zhu Long ve Lin Chenxi tarafından kuruldu.
- YITU'nun yapay zeka teknolojisinin uygulama alanları arasında akıllı güvenlik, Yitu medikal, akıllı finans, akıllı şehirler, akıllı donanım vb.
- Temmuz 2017'de Yitu Technology, Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) tarafından desteklenen Küresel Yüz Tanıma Testinde (FRVT) birinciliği kazandı ve on milyon yanlış pozitifte birinin altında% 95,5'lik bir tanıma doğruluğu oranı elde etti. , Bu gösterge altında o zamanki küresel endüstrinin en iyi seviyesidir. Haziran 2018 tarihli resmi rapora göre Yitu, bu göstergeyi sınıra yakın bir seviyeye yükseltti, yani 10 milyon yanlış pozitifte 1'in altındaki tanıma doğruluk oranı% 99'a yakın.
- Haziran 2018'de Yitu Technology, Gaocheng Capital, ICBC International ve SPDB International'dan 200 milyon ABD doları tutarında C + finansman turunu tamamladı.
- 16 Temmuz 2018'de Yitu Technology, Xingye Guoxin Asset Management'ın 100 milyon ABD Doları tutarında finansmanını tamamladı.
