Phenquestions
Kunstig intelligens har medført en revolutionerende forandring i alle aspekter af vores liv i denne teknologiske æra. Når du ser autonome biler, smartphones, elektroniske enheder eller robotteknologi omkring os, kan du nemt finde et glimt af de muligheder, der skabes ved at inkorporere AI. Derudover er den nye generation af AI-processorer meget mere kraftfulde, og opgaver som billedbehandling, maskinvision, maskinindlæring, dyb læring og kunstige neurale netværk kan udføres mere effektivt. Listen over de bedste AI-chipproducenter viser også interesse for store spillere som Intel, Apple, Nvidia i denne branche og etablerer sig som nøglekandidater på AI-chipmarkedet. Så det kan let antages, at da de førende teknologigiganter er involveret, kan vi forvente væksten i AI-teknologier i høj grad i de kommende år.
Bedste spillere i AI Chip Market
Der er mange virksomheder derude, der har haft succes og har prestigefyldte positioner, når det kommer til fremstilling af AI-processorer. Du kan se på nedenstående liste for at få en kort idé om det nuværende AI-chipmarked, og hvilke virksomheder der spiller en stor rolle.
1. ARM
ARM er i AI-chipmarkedet i ganske lang tid nu. I øjeblikket bruger mange førende teknologiske virksomheder sammen med Apple deres chip til at udvikle deres produkter. ARM er kendt for at producere produkter af høj kvalitet, der inkluderer sensorer, servere, SoC-design, en bred vifte af IoT-løsninger, software og værktøjer.
De arbejder også med sikkerhedsinformation, der er kendt som Platform Security Architecture, der skal bruges i enheder til at bekæmpe farlige miljøer.
Desuden arbejder ARM for at muliggøre fremtiden for computing ved at køre den femte computerbølge. Samtidig er de sociale sektorer, forretningsdrift, IoY-slutpunkter, industriel effektivitet fortsat hovedprioriteten.
I øjeblikket er Cortex-A-processorserier, Cortex-M-processorserier, Mali-grafikprocessorer, Ethos-processorer og ARM NN i deres produktlinje. Samtidig fokuserer de på ultraeffektivitet og skalerbarhed for at arbejde med maskinlæringsapplikationer og dyb læringsrammer.
2. Google
Teknologigiganten Google er også kommet ind på denne liste med sin AI-drevne Edge TPU. Selvom de ikke bruger denne hardware i nogen af deres produkter som smartphones eller tablets i øjeblikket, har denne hardware i møntstørrelse allerede fanget mange menneskers opmærksomhed på grund af dens evne til interferens ved kanten for at muliggøre høj nøjagtighed AI.
Det er også vigtigt at oprette forbindelse til datacentret kendt som Googles Cloud TPU. Hovedformålet med at opbygge Edge TPU er at efterlade sit fodaftryk på markedet for AI-chips og gøre programmering let i Googles TensorFlow-programmeringsramme, der bruges til maskinlæring og dyb læring.
Ydelsen til denne lille hardware er forbløffende, men alligevel bruger den lav strøm og leverer ende-til-ende, cloud-to-edge hardware- og softwareinfrastruktur og kundecentrerede AI-løsninger. Nogle virksomheder bruger også Edge TPU i high-end, enterprise og dyre maskiner.
3. Intel
Intel er en af de førende producenter på markedet for AI-chips. De har allerede mistet deres position til andre virksomheder, men Intel® Xeon® skalerbare processorer er stadig gode til at håndtere AI bedre.
Xeon er ikke en AI-processor, men man kan nemt inkludere hukommelsesanalyser, autonom kørsel, højtydende computing og netværkstransformation sammen med hardware-forbedret sikkerhed og implementering af dynamisk levering af tjenester.
Derudover kommer 3. generation af Xeon-processorer med indbygget AI-acceleration for at give en bedre forretning til forretning og forretning til forbruger-oplevelse.
Nylige rapporter tyder på, at Intel hæver bjælken igen for at kræve deres position, da de tilbyder en bred vifte af AI-hardware såsom Intel® FPGA'er, Intel® Movidius ™ Vision-processorenheder, Intel® Xe®-baseret GPU, INTEL® NEURAL COMPUTE STICK 2 og Intel® RealSense ™ dybde- og sporingskameraer. Mens FPGA'er kan håndtere enhver form for arbejdsbelastning og datasæt, er VPU'en designet til at arbejde med computersyn og neurale netværksapplikationer.
4. Æble
Apple betragtes som en af de mest solgte smartphones, der produceres, der findes derude. De brugte chipsæt fremstillet af Intel i deres smarte enheder, men nu er de fast besluttet på at udvikle deres egen kunstige intelligensprocessor for at bringe et stort skift i deres forretning.
De investerer mere i maskinlæringsforskning og er allerede begyndt at bruge A11, A12 og A13 “Bionic” chips i de nyeste telefoner og tablets.
Disse chips er langt hurtigere end den foregående inkarnation, mens du bruger halvdelen af strømmen. Den nyeste A13 leveres med en quad-core grafikprocessor, en Apple-designet billedprocessor og en octa-core neuralmotor, som lader dig gennemføre fem billioner operationer inden for et sekund.
Men den eneste begrænsning er, at du ikke kan arbejde med nogen tredjepartsapplikationer eller købe en til dig selv, da Apple endnu ikke er kommet ind på AI-chipmarkedet. Det har dog et færdigt marked og dedikerede tilhængere.
5. Avancerede mikroenheder
Avancerede mikroenheder, der almindeligvis er kendt som AMD, har fået et enormt ry for sine produkter, der er i stand til at producere høj computerkraft. De er altid fokuseret på at anvende maskinlæring og dyb læring for at få menneskelignende reflekser fra intelligente applikationer.
De er meget dedikeret til opbygning af maskinlæringsprocessorer, der håndterer komplekse datasæt, der kommer fra tusindvis af input-streams, der kommer med åbne kerneøkosystemer for at hjælpe softwareudviklere med at få mest muligt ud af det.
Hvis du er en kunstig intelligensentusiast, vil du indrømme, at udførelsen af en intelligent applikation i de fleste tilfælde afhænger af hastighed, kapacitet og organisation, der styres af hardware.
AMD fokuserer på at frigive avancerede mikroprocessorer og tilhørende software for at lette ML- og DL-test- og udviklingsprocessen. For nylig har AMD frigivet 2. generations AMD EPYC ™, der kan optimere arbejdsbelastninger for virksomheder og er udstyret med 7 nm teknologi og fungerer 4 gange hurtigere end 1. generation AMD EPYC ™.
6. Graphcore
Dette er en opstartsvirksomhed, der startede sin rejse med at opbygge og levere AI-processorer fra en bred vifte. Deres hovedprioritet var at gå til ethvert beregningsniveau for at håndtere data af enhver størrelse. Selvom Graphcore er en relativt ny spiller på markedet for kunstig intelligenschips, støttes det af virksomheder som BMW og Microsoft, der investerede 300 millioner dollars for at starte driften.
Efter succesrige operationer gennem årene kan værdiansættelsen af dette selskab gå op til $ 2 mia. I dag. Hovedproduktet fra dette firma er Rackscale IPU-Pod ™, der leveres med opskalerings- og skaleringsfunktioner, og du kan udføre enhver form for træningsopgaver i maskinintelligens.
Desuden kan det på grund af dets elastiske design understøtte massive beregningsniveauer, mens du kan træne og aflede på samme hardware. Den består af over 30.000 parallelt fungerende uafhængige IPU-programtråde, der findes inde i hukommelsen.
7. Nvidia
Du har måske allerede hørt navnet på dette firma på grund af dets ekstreme popularitet af dets grafikkort. De er allerede i den førende position blandt de gamere, der i første omgang vælger Nvidia Geforce-grafikkort.
Igen kan GPU'erne behandle hurtigere og bedre end alsidige chips, hvilket gør det indlysende for Nvidia at folde en stærk position på markedet for AI-chips. Nvidia tilbyder chipsæt, der sammenlignes med AI-acceleratorer, mens de avancerede GPU'er øger AI-udviklingen.
Du vil opdage, at Tesla-chipset, Volta og Xavier alle drives af Nvidia, hvis du ser markedet. Samtidig giver Xavier en løsning til autonom kørsel og Volta-beføjelser datacentre.
Dette er dog grafiske behandlingsenheder fyldt med hardware- og softwareløsninger til levering af AI-løsninger. Ved siden af maskinindlæring er dyb læring hovedfirmaet for dette firma. De investerer regelmæssigt for at få datadrevne beslutninger afledt af et enormt datasæt og undersøgt over en længere periode.
8. Baidu
Det lyder måske interessant, at nogle mennesker sammenligner Baidu med kinesisk Google, selvom Baidu også er en søgemaskine, der hovedsagelig bruges af de mennesker, der bor i Kina. Baidu er kun tilgængelig i Kina og tilbyder applikationer som Maps, søgeordsbaserede diskussionsfora og mange andre samfundstjenester.
Baidu har erklæret deres vision og mål om at distribuere forretning i andre sektorer som førerløse biler, og de har brug for kraftige mikroprocessorer for at nå målet inden for den forventede tid.
Ligesom Nvidia er Baidu også interesseret i dyb læring. De arbejder på maskinlæringsalgoritmer for at integrere med en platform kaldet PaddlePaddle. De fokuserer på maskinlæringsprocessorer, som kan træne sig fra interaktioner med mennesker og miljøet.
Derudover arbejder de også på naturlige sprogbehandlingsbaserede produkter, Baidu Mobile Assistant, stemmeaktiveret assistent, tekst-til-tale-system i produktionskvalitet, AI-drevet transkriptionssoftware osv., stien jævnere for Baidu at komme ind på Machine Learning Chip Market.
9. Mythisk AI
Mythic startede sin rejse for at gøre AI tilgængelig for alle. Efter vellykket indsamling af mere end 40millions midler implementerede Mythic et datacenter, der matchede deres filosofi for at skabe kantløse AI-teknologier.
Deres nuværende projekter inkluderer smartere byer og rum, personlige enheder og tjenester, sikrere og enklere køretøjer, intelligente maskiner og robotter osv. Når det kommer til at implementere nøjagtig, kraftig AI overalt når som helst, kan Mythic betragtes som en af de bedste.
Intelligente processorenheder, der tilbydes af Mythic, kan anses for at producere mere strøm og bedre ydeevne til en lavere pris, hvilket kan gøre det muligt for mange mennesker at generere AI-løsninger.
Disse kunstige intelligensprocessorer har en unik arkitektur til brug af analog beregning. Mythic har for nylig tiltrukket mange AI-udviklere, da deres processorer kan implementere sofistikerede neurale netværk for at forbinde datacentre og edge-enheder.
10. Nul ASIC
Dette firma er usædvanligt og unikt. I modsætning til andre virksomheder på denne liste fokuserer de på at opbygge de billigste AI-processorer, så folk kan arbejde med AI-teknologier, som har stor interesse i det. Som en del af dette har de allerede frigivet den billigste supercomputer, der findes derude.
Efter at have startet sin rejse tilbage i 2008 frigav de henholdsvis 16 core 65nm SoC og 64 core 28nm SoC i 2010 og 2011. I 2017 blev virksomheden kendt som Adapteva, inden den genstartede som "Zero ASIC" i 2020. Det mest succesrige produkt fra dette firma er kendt som Epiphany, udgivet i 2014.
Mere end ti tusind AI-udviklere bruger denne 5G-licenserede og 16-core SoC. Epiphany fik opmærksomheden på grund af dens evne til parallel og heterogen beregning. Desuden kan den skaleres til milliarder af processorer, hvilket gør den til den eneste åbne computerplatform. Epiphanys succes vil helt sikkert hjælpe Zero ASIC med at genindtræde på markedet for kunstig intelligenschip.
11. Qualcomm
Qualcomm er et ganske kendt navn blandt AI-udviklere på grund af sin interesse i at gøre AI allestedsnærværende for at udvide sin anvendelighed ud over smartphones. De har tjent en masse penge, da de var den primære chipleverandør for Apple fra sin Smartphone-produktionsrejse, som til sidst hjalp dem med at holde en stærk position på AI-chipmarkedet og investere mere i F&U for at udforske nye muligheder.
Deres hovedinteresse ligger i at sikre brugernes fortrolighed, umiddelbarhed og forbedret pålidelighed gennem brug af AI-forstærkning.
Effektivitet i de eksisterende processer fremhæves også. Efter at de har frigivet Cloud AI Chip, kan du mærke, at det har medført en revolutionerende ændring i femte generation telekommunikation. Derudover arbejder de også på at levere AI-hardware, softwareudviklingssæt, strømeffektivitet og problemfri personalisering for at gøre AI tilgængelig for mennesker af alle slags.
12. Blaize
Blaize, som for nylig har ændret navn fra Thinci, har været der på markedet for AI-chips i meget lang tid. De startede deres rejse for at gøre AI bredt tilgængelig for ikke kun virksomheden, men også folket.
De har introduceret en siliciumarkitekturbaseret kunstig intelligensprocessor, der kommer med innovativ software, der gør det muligt for ingeniører at udnytte den maksimale fordel ved AI. Derudover forventer de også at frigive den bedste teknologiske transformation i nutidens verden.
Deres BLAIZE GRAPH STREAMING PROCESSOR er ekstremt kraftig nok til at bryde grænsen for enhver mængde computing, der kræves for at håndtere maskinindlæring, dyb læring og kunstig intelligens ad gangen.
Blaize tilbyder også en softwareplatform kendt som graf-native Picasso, som er radikal og enkel. Brugere kan implementere enhver AI-applikation fra datacentre til kanten af hvor som helst og når som helst. GSP-baseret hardware er også tilgængelig for de valgte kunder.
13. Taiwan Semiconductor Manufacturing Company
Det var en af de førende virksomheder under lyset, da de begyndte at levere AI-chips til Apple. De støttes af nogle investorer, selvom dette firma ikke ønsker at vise deres egentlige arbejde.
Men hvis du udforsker deres hjemmeside, vil du opdage, at opbygning af et intelligent produktionsmiljø er det, de er interesseret i ved anvendelse af integreret kunstig intelligens, maskinindlæring, ekspertsystemer og avancerede algoritmer.
De arbejder på at maksimere innovationen for at optimere kvalitet, produktivitet, effektivitet og fleksibilitet. Desuden er TSMC blevet interesseret i at udvikle applikationer til at muliggøre AI-intelligens i mobile enheder, IoT og mobile robotter.
Det er også kendt for sin dataindsamling, stabil fremstilling og effektiv ressourceudnyttelse for at give hurtig opstart og kvalitetstilfredshed til verdensomspændende kunder. Du kan også få support f for at nå dit mål, hvis du vælger at blive bruger af sine produkter.
14. Samsung
Som mennesker i nutidens dag og alder kender vi allerede Samsung som en af de største smartphone-producenter, der er tilgængelige derude. Men du vil blive overrasket over at se, at de også har overhalet Intel og er blevet den største skaber af kunstig intelligensprocessor i hele verden. Ved siden af smartphones bruges Exynos-processorer også i smarte højttalere, smart tv og anden elektronik og husholdningsapparater.
Samsung R&D udvikler AI-kernealgoritmer og udvider brugen af AI-enheder på hjemmet og hjemmekantplatforme. Samsung startede sin rejse på markedet for kunstig intelligenschips for at udtrække mening fra brugernes visuelle, taktile og følelsesmæssige signaler og bruge den på deres produkter, hvilket hjalp dem med at øge forretningsvæksten i høj grad.
Desuden undersøger Samsung livsstilen og opførslen hos sine globale forbrugere for at tilføje mere til deres AI-funktioner. Det har gjort det muligt for brugere at integrere AI i IoT og låse op for ubegrænsede muligheder. Som et resultat har ingen andre virksomheder som Samsung bidraget mere til den nye æra inden for teknologi og levevis.
15. Xilinx
Xilinx kan betragtes som producenten af mikroprocessoren, der indeholder det maksimale antal transistorer. De har erklæret, at deres chipsæt vil omfatte op til 50 milliarder transistorer, hvilket er ret forbløffende.
Derudover arbejder de også på flere hardwareprodukter såsom Vivado Design Suite - HLx Editions, Intellektuel Ejendom, Systemgenerator til DSP, Model Composer osv. Du kan også få branchestandard AI-inferensacceleration fra dem.
Det har også introduceret Xilinx Edge AI-platformen, der er i stand til at håndtere maskinlæring og AI-modeller. Du kan også klassificere objekter, behandle billeder og fuldføre segmentering ved hjælp af denne intelligente platform.
Ansigtsregistrering, lokalisering af vartegn, ansigtsgenkendelse, ansigtsgenkendelsesgenkendelse, fodgængerregistrering, skønhedsestimering, anerkendelse af bilattributter og baneopdagelse gøres også let gennem denne platform. Derudover kan udviklerne også få adgang til AI-løsninger, der tilbydes af Xilinx.
16. HiSilicon
Hvis du endnu ikke har hørt navnet på denne AI-afspiller, behøver du ikke blive overrasket, fordi du helt sikkert er bekendt med navnet Huawei. De er en af de største smartphone-producenter i hele verden, hvor AI-chips spiller den vigtigste rolle.
Huawei introducerede sin Kirin-chip som en Machine Learning Processor, som til sidst øgede sin indtjening inden for smartphone-forretning i høj grad mellem årene 2018 og 2019.
HiSilicon arbejder i øjeblikket på sin kunstige intelligenschip for at gengive end-to-end-videofunktioner. Den leveres med den mest avancerede billedbehandlingsenhed og kan registrere ethvert objekt ved hjælp af AI og ML.
Det kan generere 4Tops computerkraft, så brugerne kan få 8K realtidskodning og skyde 4K60 HDR-video. At være forretningsenhed for Huawei, vil HiSilicon helt sikkert hjælpe dem med at fremskynde antallet af forbrugere og etablere en stærk position på AI Chip Market.
17. LG
LG har haft en særlig plads i forbrugerens hjerte som en pålidelig og førende leverandør af husholdningsapparater og smartphones. For at forblive på toppen i Machine Learning Chip Market var de en af de tidlige opnåere af AI for at bringe det til kanten.
De har erkendt vigtigheden af AI og har arbejdet for at gøre livet smartere og lettere for forbrugerne i ganske lang tid, mens deres smart-tv let kan betragtes som det bedste AI-tv, der findes derude.
De arbejder på brugernes adfærdsmønstre og beskyttede AI-algoritmer for at forbedre dataens ydeevne. LG forsøger at integrere AI-oplevelse i alle aspekter af livet. Ved siden af hjemmet er køretøjer og offentlige rum også en del af deres projekt.
De har et mål om at yde maksimal bekvemmelighed for deres brugere, så en bæredygtig ændring kan bringes i længere tid, som de betegner som Evolve, Connect og Open.
18. IBM
Du kan sandsynligvis forvente navnet på dette firma i enhver liste over topteknologier. De er en stor aktør inden for dette felt og har ry for at drive velfinansieret forskning og udvikling.
Deres innovation og bidrag til væksten på markedet for kunstig intelligenschips er utænkelig, og ingen kan betvivle det. De arbejder i øjeblikket på infusion af kunstig intelligens i Automation, Cloud Computing, IoT, IT-infrastruktur, sikkerhed og forsyningskæde.
De har også introduceret en platform kendt som IBM Watson, et computersystem, der kan forudsige fremtidige resultater, automatisere komplekse processer og optimere tid. Du kan nemt integrere AI i enhver organisation for at øge effektiviteten.
Desuden hjælper dette dig med at opdage skjulte problemer, finde løsninger og tage nødvendige handlinger. Den leveres med en multi-cloud platform designet af ML til at opbygge kraftfulde modeller fra bunden. For at lette sundhedssektoren har de også introduceret Watson Health, der bruger AI til avanceret sundhed.
19. Imagination Technologies
Hvis du overvejer PowerVR GPU, kan Imagination Technologies betragtes som den bedste spiller, der er tilgængelig på Machine Learning Chip Market. Dette firma fokuserer udelukkende på den højeste effektivitet, den laveste effekt og silicium IP-kerner med det mindste område.
De er på markedet i mere end 25 år nu og gengiver behandlingsløsninger til grafik, vision og kunstig intelligens. Mange førende teknologivirksomheder har indgået et samarbejde med dem for at skabe innovationer til løsning af nøgleproblemer gennem teknologier.
Deres PowerVR GPU leveres med en komplet neuralt netværksacceleratorløsning til AI-chips, der kan gennemføre fire teroperationer inden for et sekund. Med støtte fra en bred vifte af neurale netværk og arkitekturer med lav effekt og lav båndbredde spiller de en stor rolle i segmenterne mobil, forbruger, bil, IoT, AR / VR, sikkerhed og AI.
De leverer også EnSigma Communications, Ethernet, SoC, Design optimization kit og Products demos. De har et mål om at levere AI i din hule hånd, industrielle robotter og cloud-servere også.
20. Via
Via har navngivet deres AI-chip som Edge AI Developer Kit, som kan udvikle enhver form for smart kamera, skiltning, kiosk og robottekniske systemer. Desuden kan det reducere produktionstiden betydeligt, og udviklerne kan frigive produkter hurtigere.
Edge Kit har gjort test og implementering let for de systemer og enheder, der bruger kunstig intelligens sammen med designet. Derudover kan producenter reducere omkostningerne og kompleksiteten for at maksimere effektiviteten.
Edge Kit leveres med VIA SOM-9X20 SOM-modul og SOMDB2 Carrier Board. På samme tid får du også et 13MP AI-kameramodul, intelligent realtidsvideooptagelse, billedbehandling og kantanalyse med pakken.
Du får dette produkt i VIA Embedded onlinebutik, hvor du finder to varianter. Via har dog allerede bidraget meget til AI, IoT, computersyn, autonome køretøjer, sundhedspleje og intelligente byapplikationer gennem sine højstandardindlejrede systemer og løsninger.
21. Amazon
I denne verden af digitalisering finder vi sandsynligvis ikke nogen, der ikke har hørt navnet Amazon - den bedste onlineforhandler i verden. De har allerede skabt en massiv indflydelse inden for AI-teknologi gennem deres AWS-platform.
Enhver teknisk entusiast derude ved, at Amazon arbejder på dyb læring, maskinlæring og AI i mange år for at gøre detektion af uregelmæssigheder, afsløring af svig, billed- og videobehandling, talegenkendelse, naturlig sprogforståelse let tilgængelig for deres forbrugere.
Desuden har de også frigivet en specialbygget AI-chip til at fremskynde dyb læring ved navn AWS Inferential. Den leveres med fire neuronkerner, som kan behandle 128 billioner operationer pr. Sekund.
Du vil blive overrasket over at vide, at Inferential kan tage en 32-bit model som input og køre som en 16-bit model ved hjælp af BFloat16. Du kan også forvente at overvinde latenstiden og enhver form for beregningsproblemer for at forbedre ydeevnen for ML-algoritmer.
22. Wave Computing
Dette firma er kendt for at fremskynde AI til kanten af datacentrene. De har også fået ry for at være specialiserede AI-platformudbydere og velkendte for branchens ledere.
De har allerede introduceret en kunstig intelligenschip kendt som TritonAI, som leveres med en 64bit-platform dedikeret til AI-aktiverede Edge SoC'er. Oven i det understøttes det af Linux, og et driverlag er integreret til teknologikortlægning.
TritonAI er kendt for tre nøglefunktioner, som er MIPS64 og SIMD Multi-CPU, WaveFlow Technology og WaveTensor Technology. Mens wavetensor gør det til en meget effektiv behandlingsmotor, fungerer waveflow som en skalerbar dataflowplatform, der kan udføre de eksisterende og nye algoritmer.
Desuden adskiller virtualiseringsudvidelser og Superscalar 9-trins pipeline det fra andre AI-chips. Imidlertid vil indlejret, RISC og multi-threaded CPU IP sammen med AI-Native Platform, der tilbydes af Wave Computing, helt sikkert føre dig til det næste niveau af computing.
23. MediaTek
MediaTek er blevet et velkendt navn på AI Chip Market som Qualcomm, efter at smartphonebranchen har oplevet en enorm vækst. Selvom de ikke bygger AI-chips, designer og udvikler de chipsene selv.
Som andre brancheledere arbejder MediaTek på økosystemet med Edge-AI-hardwarebehandling, som kommer med en kombination af en bred vifte af software for at få mest muligt ud af det. MediaTek AI-chip bruges i smartphones og smarte hjem, wearables, IoT og tilsluttede biler.
Det har frigivet en AI Processing Unit kendt som MediaTek NeuroPilot. Den leveres med en enorm beregningsevne, men bruger stadig mindre strøm, hvilket gør den ideel til enheder som smartphones og små gadgets.
Derudover kommer den med AI-operation behandling, og SDK understøttes af al MediaTek-aktiveret hardware. Udviklere kan arbejde på ethvert program og bruge alle de bedste rammer, der er tilgængelige derude, såsom TensorFlow, TF Lite, Caffe, Caffe2, Amazon MXNet og Sony NNabla.
24. Kalray
Dette firma har allerede skabt et indtryk af at være begejstret for robotteknologi og automatisering. De forstår nødvendigheden af høj beregningsevne ved lav effekt og fokuserer på realtidsbehandlingsoperationer med lav latens.
Udover kunstig intelligens er de i øjeblikket involveret i forbedring af teknologier som computersyn, autonome køretøjer og rumfart. Kalray har et mål at gøre det muligt for kunder at drage fordel af at implementere AI i indlejrede teknologier. Dette europæiske firma fremskynder også den tyske bilindustri.
Når det kommer til dyb læring, tilbyder Kalray en af de bedste behandlingsløsninger, der findes derude, som de kalder MPPA®. Denne mangecore-arkitektur leveres med højtydende dyb læringsinferens, der gør det muligt for neurale netværkslag at arbejde samtidigt.
Desuden kan den indbyggede hukommelse på chip behandle et vilkårligt antal billeder pr. Sekund. Dens CNN-kapacitet kan give en integreret løsning i stedet for kun at køre CNN'er. Desuden har hurtig kommunikation mellem lag og NoC multicasting hjulpet denne chip til at få al opmærksomhed.
25. Groq
Dette firma blev grundlagt af nogle af de tidligere ansatte hos Google, så du kan utvivlsomt forvente god kvalitet. De har allerede fået mange menneskers opmærksomhed gennem deres høje computerhardware designet til at arbejde med næste generations maskinindlæring.
Den hardware, der tilbydes af dette firma, er kendt for at bruge mindre strøm til at beregne et hvilket som helst antal enheder. Det kan også hjælpe med at reducere CO2-fodaftryk og giver nul overhead i kontekstskift.
Groq har et mål om at gøre beregning let og tilgængelig fra hvor som helst og når som helst. Som en del af dette mål tilbyder de den hurtigste ResNet-50-ydeevne blandt enhver anden tilgængelig hardware derude. Du kan endda gennemføre 400.000 multiplikationer uden at bruge en enkelt byte fra GPU'en.
Oven i det tilbyder Groq en skyplatform til vedligeholdelse af maskinlæringsinfrastrukturer på stedet. Med kombinationen af AI og kognitiv computing kan du nemt undgå omkostningerne ved at investere i maskinlæringsprocessorer til ML.
Endelig Insights
Kunstig intelligens er teknologiens fremtid. Du kan forvente ikke at finde en enkelt enhed, der ikke kommer med AI-funktioner i den nærmeste fremtid. Som et resultat investerer og undersøger alle de førende virksomheder mere for at etablere en stærk position for den kommende krig på AI Chip Market.
Desuden spiller maskinlæring og dyb læring også en vigtig rolle i at gøre AI mere kraftfuld og forbedre ydeevnen i høj grad. Som nævnt ovenfor bringer virksomhederne AI-processorer hvert år, hvilket har gjort det let for producenterne at bringe AI til kanten af datacentrene. Det betyder ikke noget, hvilket firma der fører løbet; forbrugerne vil drage fordel af alle aspekter.
