AI Chip Company, și-a anunțat dizolvarea

A fost dezvăluit că startup-ul de semiconductori AI LeapMind va fi desființat pe 31 iulie 2024.

Soichi Matsuda, directorul și directorul executiv al companiei, a spus într-un e-mail către părțile interesate: „Credem că, pentru a folosi AI, trebuie să luăm în considerare atât software-ul, cât și hardware-ul și, în plus, există foarte puține companii de acest fel”. „Există astfel de idei în toată lumea, așa că suntem provocați în mod constant să credem că sunt valoroase, dar suntem foarte dezamăgiți că încă nu le-am putut dovedi valoarea”, explică că au decis să facă acest lucru. Dizolvați voluntar o companie cât mai are numerar și depozite pentru a preveni riscul de neplată.

Din august, Compania intenționează să demareze proceduri normale de lichidare, moment în care dl Matsuda va acționa în calitate de lichidator reprezentativ.

LeapMind începe dezvoltarea de noi cipuri AI

Potrivit site-ului oficial al companiei, societatea se schimbă constant pe măsură ce tehnologia avansează. Inovația rapidă în echipamente și proliferarea infrastructurii au făcut posibilă colectarea și utilizarea unor cantități mari de date. Odată cu aplicarea practică a învățării automate, precizia analizei a crescut, iar utilizarea datelor a devenit mai familiară. Fluxul de cicluri de date, adică date mai bune generate de dispozitive care devin mai inteligente prin învățarea automată, va deveni mai rapid decât oricând, făcând viața oamenilor mai convenabilă.

LeapMind a fost una dintre primele companii care a prezis acest viitor și a condus o afacere bazată pe învățarea automată din 2012.

LeapMind a spus că capacitățile tehnice și viziunea companiei au fost foarte lăudate de multe companii și organizații și a participat la multe proiecte care utilizează învățarea automată, dar, din păcate, nu multe cazuri au fost traduse în implementare socială. Sunt două probleme. Primul este de a construi modele practice de învățare automată. Pentru a valorifica învățarea automată pentru a rezolva sarcini până acum de nerezolvat, trebuie să dezvoltăm modele de învățare automată de înaltă calitate. Al doilea este un mediu de calcul care permite modelelor de învățare automată să ruleze efectiv. Nu există un dispozitiv clar care să îi permită să funcționeze efectiv cu o utilizare limitată, cum ar fi la margine.

Pentru a îmbunătăți societatea prin utilizarea dispozitivelor de învățare automată, LeapMind consideră că companiile trebuie să depășească două provocări. Continuând să ne confruntăm cu clienții și problemele cu bună-credință cu colegi cu seturi diferite de abilități, am reușit să rezolvăm problemele în două moduri: „dezvoltarea modelelor de învățare automată de înaltă calitate” și „dezvoltarea IP hardware de mare viteză și eficientă” „Am venit pana cu raspunsul.

Lucrând atât pe partea software cât și pe partea hardware, putem face imposibilul posibil. Acest viitor este la îndemână. Credem că, oferind lumii tehnologiile cheie ale viitorului, putem crea un mod de viață mai uman.

Pe baza acestor medii și considerente, LeapMind a anunțat în octombrie anul trecut că va dezvolta noi cipuri AI pentru a accelera procesarea computațională a modelelor AI și pentru a urmări performanța în materie de costuri de lider în industrie.

Ei spun că, din cauza creșterii recente a dimensiunii și complexității de calcul a modelelor AI, inclusiv a modelelor de limbaj la scară largă (LLM), costul antrenării modelelor AI de ultimă oră a crescut semnificativ în comparație cu acum 10 ani. Acest cost în creștere este un blocaj major în dezvoltarea AI.

Pentru a crea un model AI bun, este necesar un număr mare de procesoare pentru calculul paralel. Furnizarea unui număr mare de procesoare necesită un buget mare. Dacă puteți folosi un procesor rentabil, puteți dezvolta modele AI mai bune chiar și cu același buget. Cu alte cuvinte, caracteristicile procesorului necesare pentru învățarea AI trec de la performanță absolută la preț-performanță.

În lumina acestor circumstanțe, LeapMind a început să dezvolte noi semiconductori de procesor (denumite în continuare „cipuri AI”) pentru învățarea și inferența AI, aplicând tehnologia pe care am acumulat-o în dezvoltarea acceleratoarelor AI de vârf. Noul cip AI se concentrează pe învățarea și inferența modelului AI, cu un obiectiv de performanță de calcul de 2 PFLOPS (petaflops) și de 10 ori prețul/performanța GPU-urilor cu performanță comparabilă. Produsul este de așteptat să înceapă livrarea până în 2025 cel târziu.

 

Potrivit rapoartelor, noul cip AI are următoarele caracteristici: Proiectat pentru învățarea și raționamentul modelului AI · Accent pe expresii cu biți mici, cum ar fi Drivere și compilatoare FP8 Open Source. Se spune că atunci când învățarea și inferența modelului AI sunt considerate sarcini de calcul, are următoarele caracteristici: · Înmulțirea matricelor este un blocaj computațional, ușor de paralelizat și are puține ramuri condiționate.

LeapMind subliniază că compania nu își propune să îmbunătățească performanța computerelor de uz general, ci folosește caracteristicile de mai sus pentru a fi concepute special pentru învățarea și raționamentul modelului AI. De exemplu, deoarece există puține ramuri condiționate în program, numărul de tranzistori poate fi redus prin omiterea unității de predicție a ramurilor.

Motivul pentru a sublinia expresiile de nivel scăzut, cum ar fi fp8, este că, în opinia lor, blocajul computațional al modelelor AI este multiplicarea matriceală, care implică multă înmulțire și adunare. Multiplicatorii tind să fie circuite mari, dar utilizând un tip de date cu o lățime de biți mai mică decât înainte, cum ar fi FP8, puteți reduce numărul de tranzistori necesari. În plus, deoarece datele procesate sunt mici, este posibil să se utilizeze eficient lățimea de bandă DRAM, care a devenit un blocaj în ultimii ani.

În ceea ce privește driverele și compilatoarele open-source, acest lucru se datorează faptului că dezvoltarea modelelor AI necesită o stivă de software avansată care nu poate fi furnizată de o singură companie. Există deja un ecosistem de software open source care implică mai multe companii și, pentru a face parte din acest ecosistem, este important să vă alăturați comunității ca software open source.

În cadrul programului LeapMind, compania va expune specificațiile hardware cât mai mult posibil și va lansa software, cum ar fi drivere și compilatoare, sub o licență compatibilă cu OSI.