По мере роста спроса на приложения на основе ИИ стартапы, разрабатывающие специализированные чипы для ускорения рабочих нагрузок ИИ в локальной среде, пожинают плоды. В недавнем материале ZDNet подтверждается, что рынок периферийных чипов ИИ переживает бум, чему способствует «ошеломляющее» венчурное финансирование в сотни млн. долл.. EdgeQ, Kneron и Hailo входят в число десятков выскочек, борющихся за клиентов, последняя из которых получила в октябре 136 млн. долл., удвоив ставку на новые возможности.
Еще одна компания, конкурирующая во все более насыщенном сегменте, — Sima.ai, которая разрабатывает платформу «система на кристалле» для приложений ИИ, в частности приложений компьютерного зрения. Выйдя из скрытности в 2019 году, Sima.ai начала демонстрировать набор микросхем ускорителя, который сочетает в себе «традиционный вычислительный IP» от Arm с настраиваемым ускорителем машинного обучения и специальным ускорителем машинного зрения, связанными через проприетарное межсоединение.
Чтобы заложить основу для будущего роста, Sima.ai сегодня закрыла дополнительные инвестиции в размере 30 млн. долл. от Fidelity Management & Research Company с участием Лип-Бу Тана (который войдет в совет директоров) и предыдущих инвесторов, завершив серию B стартапа. Общий капитал .ia увеличился до 150 млн. долл..
«Финансирование будет использовано для ускорения масштабирования инженерных и бизнес-команд по всему миру, а также для продолжения инвестиций в аппаратные и программные инновации», — сказал основатель и генеральный директор Кришна Рангасайи в интервью TechCrunch по электронной почте. «Назначение Лип-Бу Тан новым членом совета директоров Sima.ai является стратегической вехой для компании. У него богатая история инвестирования в стартапы в области глубоких технологий, которые, среди прочего, произвели революцию в таких отраслях, как ИИ, данные, полупроводники».
Рангасай провел большую часть своей карьеры в полупроводниковой промышленности в Xilinx, где он был генеральным директором всего бизнеса компании. Инженер по профессии — Рангасайе был главным операционным директором в Groq и когда-то возглавлял планирование продуктов в Altera, которую Intel приобрела в 2015 году. говорит, что его побудил запустить Sima.ai пробел, который он увидел на рынке машинного обучения для периферийных устройств.
«Я основал Sima.ai, задав два вопроса: «Каковы самые большие проблемы при масштабировании машинного обучения для встроенных периферийных устройств?» и «Чем мы можем помочь?», — сказал Рангасайе. «Выслушав мнение десятков ведущих в отрасли клиентов, занимающихся машинным обучением, Sima.ai разработала глубокое понимание их проблем и потребностей, таких как получение преимуществ машинного обучения без крутой кривой обучения, сохранение устаревших приложений вместе с перспективным машинным обучением. внедрения и работать с высокопроизводительным решением с низким энергопотреблением в удобной для пользователя среде».
Sima.ai стремится работать с компаниями, разрабатывающими беспилотные автомобили, роботов, медицинские устройства, дроны и многое другое. Компания утверждает, что выполнила несколько обязательств перед клиентами и в прошлом году объявила об открытии центра дизайна в Бангалоре, Индия, а также о сотрудничестве с Университетом Тюбингена для определения аппаратных и программных решений искусственного интеллекта для «сверхнизкого» энергопотребления.
По словам Рангасайе, компания Sima.ai, в которой работает более 100 сотрудников, работает над выпуском своего чипа первого поколения, а также работа над архитектурой второго поколения.
«Программно-аппаратная платформа Sima.ai может использоваться для масштабирования машинного обучения до [a range of] встроенные пограничные приложения. Несмотря на то, что эти приложения будут использовать множество различных конвейеров компьютерного зрения с различными моделями машинного обучения, программно-аппаратная платформа Sima.ai обладает достаточной гибкостью для решения этих задач», — добавил Рангасайе. «Платформа Sima.ai подходит для любого приложения компьютерного зрения, используя любую модель, любую структуру, любой датчик, любое разрешение… [We as a company have] воспользовались возможностью разрушить бурно развивающееся периферийное вычислительное пространство, стремясь вытеснить технологии, которым уже несколько десятков лет, и унаследованных компаний».
Задача Sima.ai по-прежнему заключается в массовом производстве своих чипов по доступной цене и в победе над многочисленными конкурентами в области периферийных вычислений ИИ. (Компания заявляет, что планирует отгрузить «серийное производство» своего первого чипа «где-то в этом году».) Но стартап получит солидную прибыль, если сможет захватить хотя бы кусочек сектора. По прогнозам Markets and Markets, к 2022 году рынок периферийных вычислений составит 6,72 млрд. долл.. Его рост совпадет с ростом рынка чипсетов для глубокого обучения, который, по прогнозам некоторых аналитиков, достигнет 66,3 млрд долларов к 2025 году.
«Машинное обучение оказало глубокое влияние на облачные и мобильные рынки за последнее десятилетие, и следующим полем битвы станет многотриллионный рынок встроенных периферийных устройств», — сказал Тан в своем заявлении. «Sima.ai создала ориентированную на программное обеспечение, специально созданную… платформу, которая нацелена исключительно на эту большую рыночную возможность. Уникальная архитектура Sima.ai, понимание рынка и команда мирового уровня позволили Sima.ai занять лидирующие позиции».