A-A+

LeapMind完成1000万美元B轮融资被英特尔看中的深度学习加速芯片商

2018年07月04日 人工智能芯片 暂无评论 阅读 253 次
摘要:

LeapMind完成1000万美元B轮融资被英特尔看中的深度学习加速芯片商,LeapMind完成英特尔资本领投的1000万美元B轮融资LeapMind专注于深度学习加速FPGA芯片开发新资金将被用于开发配套软件JUIZ DoT和拓展合作伙伴。

LeapMind完成英特尔资本领投的1000万美元B轮融资LeapMind专注于深度学习加速FPGA芯片开发新资金将被用于开发配套软件JUIZ DoT和拓展合作伙伴10月20日,日本深度学习芯片设计初创企业LeapMind完成英特尔资本领投,日本电信电话数据等7位投资方参与的1000万美元B轮融资。LeapMind完成1000万美元B轮融资被英特尔看中的深度学习加速芯片商 人工智能芯片 第1张近年机器学习技术引发人工智能界广泛关注,特别其中的深度学习,进入到游戏竞赛、智能工厂、数字营销等诸多领域,在可见的将来,各行业对其的应用还将进一步深化,然而深度学习严重依赖算力的弊端也已显现,以围棋人工智能的初代版本AlphaGo Fan为例,仅和一人对弈就用了1202块CPU及176块GPU。并非每家公司都负担得起大型计算资源,LeapMind创始人Soichi Matsud于2015年12月创立这家公司前,在另一家数据分析与可视化公司Cross Agent担任首席执行官,对此深有体会,可以说LeapMLeapMind完成1000万美元B轮融资被英特尔看中的深度学习加速芯片商 人工智能芯片 第2张LeapMind的主要业务是做深度学习加速,硬件和软件产品都有。其中,硬件方面是研制针对特定任务编程的现场可编程门阵列(FPGA)芯片,这种芯片的优势是功耗低,且可以通过硬件描述语言重新装配,使它总能适应新的深度学习任务,然而缺点是晶体管的利用率不足,性能也没有专用神经网络芯片好,因此,作为设计者的LeapMind要在功耗、封装面积和性能这三点上取得平衡。根据官网的资料,其自研的LeapMind FPGA芯片在测试数据集Cifar 10上的Classification.lmnet分类任务耗时53毫秒,同等功耗和时钟频率的CPU耗时840毫秒,而Segmentation.segnet分割任务优势更大,所耗时间分别为163毫秒和2690毫秒,两种任务都有10倍以上的差距。LeapMind完成1000万美元B轮融资被英特尔看中的深度学习加速芯片商 人工智能芯片 第3张另一方面LeapMind也提供FPGA芯片配套使用的加速和压缩软件,以缩减深度学习模型,提高运行效率。以SegNet为例,最低可从117M大小缩减至0.24M,但这种压缩并非无损,而是牺牲可接受的准确性或精度来换。另外,若嫌在本地使用命令操作麻烦,则用户也能使用LeapMind的软件即服务JUIZ DoT平台,其功能是将繁琐的训练任务自动化,用户只需选择将要执行的深度学习任务,然后准备好数据集或直接采用平台预置的数据集训练,完成后再将网络模型部署至本地的FPGA芯片上。LeapMind完成1000万美元B轮融资被英特尔看中的深度学习加速芯片商 人工智能芯片 第4张LeapMind的产品不一定非得人工智能的专业人士使用,针对边缘计算场景,如自动驾驶汽车、智能工厂和智能家电,LeapMind提供将软硬件打包好的现成解决方案。LeapMind完成1000万美元B轮融资被英特尔看中的深度学习加速芯片商 人工智能芯片 第5张此轮融资重点不在金额多少,而是半导体芯片巨头英特尔加入可能会有资本层面以外的合作,其在2015年时就以167亿美元收购过同类FPGA厂商Altera,目前已经积累起不少专利,和英特尔同处一个阵营的话,LeapMind使用专利时不必有那么多后顾之忧。除继续开发JUIZ DoT平台外,新资金将被用于拓展与合作伙伴的关系,争取找到大型企业试用。

LeapMind

LeapMind于2015年在日本成立,是一家AI芯片设计制造商,创始人为Soichi Matsuda。现任CEO为Soichi Matsuda。

给我留言

icon_question icon_razz icon_sad icon_evil icon_exclaim icon_smile icon_redface icon_biggrin icon_surprised icon_eek icon_confused icon_cool icon_lol icon_mad icon_twisted icon_rolleyes icon_wink icon_idea icon_arrow icon_neutral icon_cry icon_mrgreen