Yerli işletim sisteminden sonra, yerli AI çipi yakalamak için sahnelenecek
Yurtiçinde üretilen sistemler ve süper bilgisayarlar sık sık konuştuğumuz bir şey haline geldiğinde, bugün yurt içinde üretilen başka bir proje geliyor ve bu, yapay zeka alanındaki AI çipleri. Yapay zekadan bahsetmişken, çok sayıda şirket şu anda yoldaki dağıtımlarını artırıyor, ancak AI çipleri yabancı ülkeler tarafından tekelleştirildi ve bu da yerli şirketlerin hiçbir zaman geçmenin bir yolunu bulamamasına neden oldu. Şu anda, yerel olarak üretilen yapay zeka profesyonel yongası "Cambrian", Çin Bilimler Akademisi'nden 10 milyon yuan'lık bir yatırım aldı ve derin öğrenme için insan nöronlarını ve sinapsları taklit eden ve yeni bir yapay zeka çağı açabilecek dünyanın ilk işlemcisini yapmayı umuyor.
Endüstri referans standartlarına göre bir dizi veriye bakıldığında, AI bir sonraki büyük şey olacak veya bir sonraki büyük şeyde önemli bir rol oynayacaktır. Büyük şirketler, girişimleri satın almak ve hatta araştırma ve geliştirmeye daha fazla yatırım yapmak için milyarlarca dolar ödüyor. Buna ek olarak, hükümetler üniversitelere ve araştırma kurumlarına milyarlarca dolar yatırım yapıyor. Enstitünün verilerine göre, 2025 yılına kadar AI yıllık gelirinin 36,8 milyar ABD dolarına ulaşması bekleniyor. Küresel rekabet sürüyor, amaç büyük pazar beklentilerini kavramak.
Yapay zeka çiplerinde Intel, Google, Nvidia, Qualcomm ve IBM gibi şirketler gelişiyor ancak hangi yöntemin kazanacağı henüz belli değil. Şimdi Çin de bu alanda çalışmalar yapmaya başlıyor.Çin Bilimler Akademisi Bilgisayar Teknolojisi Enstitüsü Akıllı İşlemci Araştırma Merkezi'ne göre 10 milyon yuan özel fon, yapay zeka çipleri üzerine temel araştırmalar için kullanılacak ve yeni nesil yapay zeka çiplerinin mimarisini keşfedecek. , Algoritmalar ve bazı yeni senaryolarda (AR / VR gibi) uygulama geliştirme yöntemleri. Bu, Çin'in akıllı çağda uluslararası çip pazarı rekabetine katılması için bilimsel ve teknolojik bir temel oluşturacaktır.
Şu anda yapay zeka (AI) ve sanal gerçeklik (AR) kavramlarının son zamanlarda popüler hale geldiğini ve ülkenin her yerinde popüler hale geldiğini biliyoruz. AI / AR teknolojisi son zamanlarda çok hızlı gelişti. Yeni algoritmaları uygulamak ve yeni uygulama gereksinimlerini karşılamak için, genellikle daha hızlı ve daha düşük güç tüketimine sahip donanım gereklidir.Bu, algoritmaların ve uygulamaların ihtiyaçlarını karşılamak için karşılık gelen yongaların hızlı bir şekilde yinelenmesini gerektirir. Öte yandan geleneksel olarak sadece yazılım alanında çalışan pek çok dev (Google ve Facebook gibi) da bu dalgada donanım alanına yöneliyor AI / AR donanım performanslarını standartlara çıkarmak için genel amaçlı CPU / GPU kullanmak zor. , Özel bir çip olmalı. Ancak ülkemizde bu alandaki teknoloji hala nispeten eksiktir. AI / AR konsepti gittikçe daha popüler hale geldikçe, karşılık gelen çiplerin daha popüler hale geleceği söylenebilir.
Şimdi nihayet bir Çinli şirket var. Çince adı, Beijing Zhongke Cambrian Technology Co., Ltd.'nin kısaltması olan "Cambrian". Bu şirket, Çin Bilimler Akademisi'nin bir geçmişine sahip ve derin öğrenme gibi önemli yapay zeka teknolojileri için özel çipler geliştiriyor; bunlar görüntü tanıma, ses tanıma, yüz tanıma ve bulut sunucularında ve akıllı terminallerdeki diğer uygulamalar için kullanılabiliyor. Şu anda, Kambriyen serisi halihazırda üç prototip işlemci yapısı içeriyor:
-
Kambriyen No. 1 (İngilizce adı DianNao, sinir ağı odaklı prototip işlemci yapısı);
-
Cambrian 2 (büyük ölçekli sinir ağları için İngilizce adı DaDianNao);
-
Kambriyen No. 3 (çeşitli makine öğrenme algoritmaları için İngilizce adı PuDianNao).
Google'ın yapay zekası ile kıyaslandığında Kambriyenin hedefi, "Alpha Dog" kadar "akıllı" 1 watt'tan daha az tüketen kameralar, cep telefonları ve hatta saatler yapmaktır. Daha iyi performans, daha güçlü bilgi işlem gücü ve daha düşük enerji tüketimine sahip olmayı umuyoruz. İyi giderse, bu yerli çip seti yüz tanıma ve ses tanımada kullanılacak ve akıllı telefonlara, giyilebilir cihazlara, robotlara, otonom araçlara ve diğer IoT uygulamalarına uygulanabilecek.
