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半導體行業大拿為何將AI技術作為下一站

2021-01-11
來源:探索科技TechSugar

未來,AI技術必將滲透到各個行業和應用中,它讓我們對未來充滿想象。對于新領域、新技術的探索總是充滿了誘惑力。這些行業大拿們對新技術的不斷探索讓人敬佩,但是未來AI技術的發展需要這些技術老兵的引領,也需要后起之秀的創新和奮斗。

近日,原英特爾芯片大神級人物Jim Keller宣布加盟AI芯片初創公司Tenstorrent,擔任公司總裁兼首席技術官以及董事會成員。

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圖:Tenstorrent

Jim Keller之所以被稱為大神級,是因為其豐富的履歷以及牛逼的技術實力。他在諸多著名的半導體公司任職過,包括AMD、Broadcom、Apple以及英特爾等,同時他也把Alpha、X86、MIPS、AI和ARM等技術都研究了一遍。每次研究完一個新技術后,他都選擇揮一揮衣袖,轉身向下一個領域出發。但Keller此前在接受采訪時卻表示,他對他的職業生涯并沒有所謂的規劃和計劃,都是一些隨機的工作和有趣的經歷。

在Jim Keller前不久宣布離職英特爾后,業界都在猜測他的下一站會是哪里。有的猜測他會直接退休,也有人猜測他會再次轉向AI芯片,打通人工智能新領域。果不其然,他最后選擇加入了AI芯片初創公司Tenstorrent。

Tenstorrent也是一家不簡單的AI芯片初創公司。它創立于2016年,初創團隊成員都擁有十多年的行業經驗。Tenstorrent的設立初衷是專注于通過一種新方法和體系結構,推動人工智能和機器學習發展,滿足對軟件2.0時代快速增長的計算需求。它也被外媒CRN列為2020年最酷的10家AI芯片初創公司之一。

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圖源:英國硬件評測媒體 AnandTech

在2020年的4月,Tenstorrent發布了其首款AI芯片Grayskull,它的算力最高可達368TOPS。Grayskull也可以通過業界首個可動態消除不必要計算的條件執行架構,將深度學習性能提升到新的水平。

Jim Keller加入Tenstorrent后,將主要負責解決軟件2.0所需的硬件解決方案,使用機器學習方法來解決以前由傳統軟件解決的問題。Jim Keller也表示,軟件2.0時代是計算創新的最大機會,因為最終的計算創新需要對計算和底層軟件進行全面的重新思考。

除了Jim Keller選擇加入AI芯片初創公司外,另一名資深半導體行業老將也選擇加入AI芯片初創公司作為其職業下一站,那就是原Mentor Graphics(現已被西門子收購)首席執行官,Mentor, A Siemens Business榮譽首席執行官Walden C. Rhines(Wally)。

在Mentor Graphics被西門子收購之前,Wally任首席執行官一職已經長達23年,加上他之前在TI等半導體公司的任職年限,他在半導體行業已經耕耘了40多年之久。在Mentor Graphics被西門子收購后,Wally本打算慢慢從Mentor的工作崗位上退下來,專注于咨詢這一塊,為此他還成立了自己的咨詢公司。但在去年他還是選擇加入了Cornami——一家AI芯片初創公司。

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圖:Cornami 首席執行官Walden C. Rhines

Wally此前在接受媒體采訪時表示,之所以會選擇Cornami是被它的技術所吸引,因為Cornami的共同創始人也是首席執行官Paul Master告訴Wally他們可以讓全同態加密(fully homomorphic encryption,FHE)芯片成真。FHE是一種加密形式,允許在不解密的情況下對數據執行計算,被稱為是密碼學的圣杯。Wally此前對FHE做過相關調查,確定并沒有這樣的芯片問世,想要實現這一想法是10-20年后的事,因為FHE的性能比目前最頂級的服務器強100萬倍左右。但Paul讓Wally相信了Cornami可以實現類似功能。

Cornamii最初是一家軟件公司。之后他們構建了一種機器學習的新方式,可以安排芯片的各個元素進行機器學習訓練和推理。Cornamii采用獨特的收縮陣列方法,可以根據需要構建任何尺寸,任何形狀的收縮陣列的架構。這些奇怪的數組形狀使得在計算元素之間移動輸入和輸出變得非常有效。因此,Cornami芯片可以最小化內存和緩存引用,從而顯著降低功耗和延遲,并提高性能。目前,Cornamii的產品還處于芯片驗證的最后階段,預計將于今年推出具體的產品。

可以看出,這些半導體行業大拿們都對AI技術情有獨鐘,在他們可能的職業生涯的最后階段都不約而同地選擇加入AI芯片初創公司。因為AI是一個極富挑戰性的領域,它也是未來科學技術發展的主要推動力之一,也是創新的加速器。未來,AI技術必將滲透到各個行業和應用中,它讓我們對未來充滿想象。對于新領域、新技術的探索總是充滿了誘惑力。這些行業大拿們對新技術的不斷探索讓人敬佩,但是未來AI技術的發展需要這些技術老兵的引領,也需要后起之秀的創新和奮斗。


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