启动建设人工智能芯片像大脑,几个突触。
是一个发明家,他做出了基础性贡献三个关键方面我们移动数据通过复杂系统研发一种新型的神经芯片加速人工智能应用程序。
而不是试图建立一个计算机,看起来像一个大脑,Gautam Kavipurapu和xcel系统建设小碎片就像突触。当设计足够先进的和有足够的人,他们会彼此创建复杂的互连方式其他神经形态设计。
同时,xcel图架构的构建块可以帮助自己支付方式与专用加速器设计为特定的工作。Kavipurapu说模块功能就像一个“类固醇,单片机”为non-AI应用提供一些认知的深度分析,但没有他们的学习或决策结构的刚度。
“神经形态设计的问题是,你最终得到的一些非常远离大脑看起来像什么,它“Kavipurapu说。“突触并不都是一样的,类似的行为并不总是相同的。神经元有不同的结构,功能和分类。神经元的髓质行为不同于额叶皮层神经元。处理一个特定的对象,在大脑中处理位置与物体有多大,或者有多远,所以有一个空间方面,我们倾向于小姐。”
空间上下文添加超出计算推理,Kavipurapu说。事情改变了我们的位置想想,这差异相关性在大脑中的这些想法和记忆的谎言。
图的线性代数和矩阵构成的学习结构深层神经网络不捕获这一水平的复杂性。现代计算要求的线性逻辑序列做出尽可能平行,所以他们会尽可能有效地使用计算机资源。这使得很难得到线性流程来解决复杂的事情复杂甚至一个小孩可以在他或她的头图片。
“做事情的挑战是硬件,动态路由信号不依赖软件,“Kavipurapu说。“你应该能够做对象识别或通过网格遍历没有软件的帮助使用简单的途径和解决简单的迷宫问题从这里到那里。这不是地理建模,但它确实有一个空间方面计算。”
第一模块在xcel图架构今年将建使用FPGA,提供灵活地适应特定的客户需求和更容易改变架构在回应客户的反馈。许多确认功能将在2019年迁移到asic,但最终版本仍将FPGA的可编程性。
xcel宣布伙伴关系与2月Ectron设计并提供加固的Arduino-compatible单位建立了fpga,通用的使用和具体解决方案旨在工业物联网市场的客户的问题。
xcel将专注于工业物联网市场最初,而不是在消费电子或其他市场,因为市场的客户问题不够具体,有大众市场的解决方案。这些客户也认识到的价值有直接解决问题,负面影响的企业,并愿意支付。
“有进入壁垒(市场),因为并不是每个人都知道如何解决这些问题;sla和责任问题和有时间获得认证并被客户接受。这是一个更复杂的过程要比踢出下一个版本的数字助理或ML应用对消费者,”Kavipurapu说。“这是一个战略,对冲风险,让我们保持一个雷达。”
雷达Kavipurapu并不大。他拥有12项专利更多的应用过程,主要集中在基础设施信息移动到需要它的地方是。在1997年,他获得专利的方法来管理分组早于pci - express的互联和超传输,目前仍广泛应用于计算机系统。它ws列为基本在350多个成功的专利申请。
在虹膜控股在2001年,他领导一个团队,建立了一个基于pc的虚拟路由器称为综合路由和智能开关,演变成网络虚拟化功能。
后来他演示了一个设备的软件和硬件架构通过构建一个基于linux虚拟路由器能够在多台机器上运行在集群或网络,通过捆绑多核英特尔nio程序,编译器和FPGA芯片,一个MPI层,non-pre-emptive调度器和专门设计的内存管理器。2009年,他的团队创造了一个co-processing加速器MATLAB / Simulink和c++代码的x86机器上使用一系列multi-FPGA卡和FPGA-DSP卡环形线圈连接在一起。
使用fpga和构建协同处理器为现有机器给Kavipurapu灵活性让他寻找的结果没有被困的架构。它还允许xcel利用现有基础设施通过销售创新的计算功能,不需要更换批发客户当前的系统。
不管物理架构,目的是创建一个认知应用程序处理器能够切割深度学习矩阵的平行线和找到答案使用决策过程更复杂的比消除的过程。
xcel还将扩展到更复杂的功能水平进入应用程序可能包括自主飞机、无人驾驶汽车和其他复杂的应用程序的数量不可预测的变量和实时响应需要很高,和上下文自主学习是一种更好的方式方法问题,而不是预配置矩阵的规则和预配置决策。
“工业物联网需要系统能够动态地适应。如果你有一个工厂,你总是开车向最大效率没有过应力工人或资源,”Kavipurapu说。“你需要一种不同的机器,所以你可以处理hard-railed时间约束和情况下你不能仅仅依赖于计算能力——就像自动驾驶的地方,没有真正的交通模式。你必须找到你自己的。”
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