5家初創公司打造人工智慧晶片

當我們開始這個小眾市場的時候，我們的第一個問的問題是：什麼是人工智慧晶片？最好的辦法是先思考人工智慧軟體需要什麼：很好的處理速度，以及高處理速度所需的大功率。然而，處理器的執行方法也很重要。這段從MIT Technology Review引用的文字解釋了為什麼我們不能僅僅用高階的英特爾處理器晶片來實現人工智慧：

一個頂級的英特爾處理器包含過多的punch用來執行龐大的金融電子表格或是企業運營軟體時，而為了深度學習的晶片優化將一些特定型別的問題（比如理解語音命令或識別影像）分成為無數的小塊（bite-size chunks）。因為GPUs有數以千計的小型處理器核心擠在同一個矽片上，所以它們可以同時處理成千上萬的小塊。分配一個英特爾處理器到這種工作上將是一個巨大的資源浪費，因為每一個這種處理器都包含著幾十個原本設計用來執行復雜演算法的核心，而深度學習晶片只要去處理所有的那些小型任務，並不需要思考那麼多複雜運算。

GPU（Graphical Processing Units）是人工智慧應用（例如影像識別和計算機視覺）會用到的晶片。你構架一個晶片實際的方法可以是優化特定的人工智慧任務，比如影像識別、語音識別，或者任何型別的大資料分析。在深度學習的情況下，你用人工神經網路生成模擬神經元從而刺激大腦行為。以下是打造晶片和硬體解決方法並承諾優化人工智慧任務的5個公司。

KnuEdge實際上並不是一個初創公司，它由NASA的前任負責人創立，已經在一個隱形模式下運營了10年。KnuEdge最近從隱形的模式中走出，並讓全世界知道他們從一個匿名的投資人獲取1億美元的投資用來開發一個新的“神經元晶片”：

KUNPATH提供基於LambaFabric的晶片技術，LambaFabric將會通過與現在市場上的GPUs、CPUs和FPGAs完全不同的架構進行神經網路的計算。LambdaFabric本質上是為在高要求的運算環境下向上擴充至512000臺裝置而設計，機架至機架延遲時間只有400毫微秒，低功耗的256核處理器。KNUPATH技術以生物學原理為基礎，將會重新定義資料中心和消費裝置市場中的晶片級/系統級計算。

對比其他相似的晶片，這個晶片技術應提供2倍到6倍的效能優勢，並且公司已經通過銷售他們的樣機系統獲得了收入。在“KnuEdge傘形結構”下，KnuEdge由3個單獨的公司組成，KnuPath提供他們的晶片，KnuVerse提供通過驗證的軍事級的語音識別和驗證技術，Knurld.io是一個允許開發者們去簡單地融合語音驗證到他們的專利產品的公共雲API服務（Public cloud API service）。KnuEdge宣稱，現在只需要對著麥克風說幾個詞就可以做到驗證電腦、網路、移動應用和物聯網裝置。以後再也不用記住密碼將會是一件多棒的事情？

創立於2014年，位於聖地亞哥的初創公司Nervana Systems已經從20家不同的投資機構那裡獲得了2440萬美元資金，而其中一家是十分受人尊敬的德豐傑風險投資公司（Draper Fisher Jurvetson，DFJ）。The Nervana Engine（將於2017年問世）是一個為深度學習專門定做和優化的ASIC晶片。這個方案的實現得益於一項叫做High Bandwidth Memory的新型記憶體技術，同時擁有高容量和高速度，提供32GB的片上儲存和8TB每秒的記憶體訪問速度。該公司目前提供一個人工智慧服務“in the cloud”，他們聲稱這是世界上最快的且目前已被金融服務機構、醫療保健提供者和政府機構所使用的服務，他們的新型晶片將會保證Nervana雲平臺在未來的幾年內仍保持最快的速度。

由中國人創立於2015年的初創企業Horizon Robotics（地平線機器人）已經從包括Sequoia和傳奇的風險資本家Yuri Milner等投資人獲得了未透露金額的種子基金。他們正在著手於建立一個一站式人工智慧解決方案，定義“萬物智慧”，讓生活更便捷、更有趣、更安全。

創立於2015年的krtkl致力於創造“一個微小的無線電腦用來創造一些完全不同的東西”。技術人將會迷戀Snickerdoodle，一個雙核ARM處理器、FPGA、WIFI、藍芽，起價於65美元，“以最小、最難做、最實惠賦能機器人、無人機和計算機視覺等的平臺”。這個產品事實上是通過眾籌獲得了超過16萬美金的資金。最新的資訊是說他們已經收到了Snickerdoodle初級版本，並且很快就會出貨。

Eyeriss事實上還不是一個初創公司，但是因為它是由MIT開發並且獲得了大量的媒體報導，所以我們不能從這個名單中排除它。Eyeriss是一個高效能的深度卷積神經網路（CNN）加速器硬體，架構圖如下：

這裡的主要收穫是：上面描述的硬體比起現有的圖形處理器GPUs更加高效、10倍更快並且消耗10倍更少。美國國防部高階研究計劃局（Darpa）提供部分資金，由Vivienne Sze領導的MIT團隊在今年的會議上公開了晶片，是最先進的神經網路首次在定製晶片上進行演示。

原文：5 Startups Building Artificial Intelligence Chips
編譯：鄭瑤
責編：周建丁

---

CCAI 2016中國人工智慧大會將於8月26-27日在京舉行，AAAI主席，多位院士，MIT、微軟、大疆、百度、滴滴專家領銜全球技術領袖和產業先鋒打造國內人工智慧前沿平臺，6大主題報告，人機互動、機器學習、模式識別、產業實戰相關4大專題論壇，1000+高質量參會嘉賓。門票限時六折優惠中。