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来源:电子发烧友网发布时间:2022-11-21663浏览
询问 AIMythic的技术和产品
2012年，Dave Fick在密歇根大学担任计算机体系结构的研究助理。他们开发了一种新的深度学习部署（或推理）模型，基于混合数字/模拟计算，该模型消除了昂贵的处理器，并将深度学习计算转移到存储算法参数的内存结构中，同时将电池寿命延长了50倍。2020年底，Mythic推出了其第一代AI芯片M1108 AMP。与很多AI芯片不同，M1108基于更加成熟的模拟计算技术，而非数字计算。这提高了M1108的能效，也使网络边缘设备访问更加容易。Mythic还推出了一个模拟计算引擎 (ACE，Analog Compute Engine)，它使用闪存而不是DRAM 来存储权重。本质上，它们不是从内存中获取输入和权重数据，而是将输入数据传输到权重闪存，并将其转换为模拟域，在模拟域中执行MAC（multiply-and-accumulate）计算，并将其转换回以获取输出数据，从而避免从内存中读取和传输权重成本。2021年6月，Mythic公司推出了M1076 模拟矩阵处理器，这款模拟AI处理器的耗电量是传统模拟处理器的十分之一。公司表示，M1076 模拟矩阵处理器可以从服务器的边缘向应用程序扩展，可为智能城市、工业应用、企业应用和消费设备等多个垂直领域提供解决方案。在人工智能计算中，芯片通常要每秒计算数以万亿次的运算，Mythic公司尝试在模拟电路中使用较小的电流来构建模拟电路，在芯片尺寸、成本和功耗方面，达到比GPU或其他处理方法更高效的效果。M1076模拟AI矩阵处理器包含M1076 Analog Matrix processor、ME1076 M.2 A/E Key Card、MM1076 M.2M Key Card、MNS1076 AMP（Amplifier，放大器）Evaluation System 四款型号。M1076 AMP的设计思路是，给小型边缘设备提供强大的计算，并轻松进行缩放，以便在数据中心中提供服务器级计算。M1076 AMP可以使用单个放大器处理单个线流，或者轻松提高系统性能，在面板上使用多个AMP处理器，可以处理多个线流，提供超高清分辨率以及多个神经网络应用程序。M1076 AMP可以应用在多个领域，譬如工业机器视觉、自主无人机、监控摄像头和网络录像机应用的对象检测等。M1076 AMP还可应用在低延时人体姿势捕捉的AR/VR中，对智能健身、可协助人工智能的推动有很大帮助。面临资金紧张的压力
Mike Henry此前向媒体表示，公司的前四年半一直在埋头苦干，专注于构建技术。快到2017年公司开始筹集到第一轮风险投资，这使得公司有足够的资金去制造产品。具体来看，2017年，Mythic完成由DFJ牵头的900万美元A轮融资，用于扩大工程团队和产品交付。在随后的几年里，Mythic持续获得了好几轮投资。2018年，Mythic完成由SoftBank Ventures牵头的4000万美元B轮融资；2019年，获得3000万美元的B+ 轮融资；2021年，获得由贝莱德和惠普企业领投的7000万美元C轮融资。然而尽管如此，到现在Mythic却还是面临着资金枯竭的威胁。Mythic的工程副总裁Ty Garibay表示，虽然Mythic开发了一种独特的新技术，承诺为边缘人工智能提供极致的性能和收益。然而，这显然不足以成为这家拥有10年历史的公司持续获得投资者投资的吸引力。在自身盈利方面，Mythic在AI芯片市场中也面临着极大的竞争，整体来看这个市场主要还是由通用芯片主导，比如GPU，Mythic的产品短期内还难以获得足够大的市场。事实上不只是Mythic，当前不少AI初创芯片公司都面临财务紧张的问题，这不仅与企业自身技术和产品的竞争力有关，也与当前全球经济走弱的形势有关，AI芯片公司在融资方面普遍遇到难度。也因此不少企业正在通过裁员缓解眼前的资金难题，比如英国AI芯片公司Graphcore在今年9月份的时候就表示，由于极具挑战性的宏观经济形势，公司正在计划裁员，10月份AI芯片公司Habana Labs宣布裁员月10%。
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