Phenquestions
A inteligência artificial trouxe uma mudança revolucionária em todos os aspectos da nossa vida nesta era da tecnologia. Quando você vê carros autônomos, smartphones, dispositivos eletrônicos ou robótica ao nosso redor, você pode facilmente descobrir um vislumbre das oportunidades criadas pela incorporação de IA. Além disso, os processadores de IA de nova geração são muito mais poderosos e tarefas como processamento de imagens, visão de máquina, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais artificiais podem ser realizadas de forma mais eficiente. A lista dos principais fabricantes de chips de IA também mostra o interesse de grandes jogadores como Intel, Apple, Nvidia nesta indústria e se estabelecem como concorrentes importantes no mercado de chips de IA. Portanto, pode ser facilmente presumido que, como os principais gigantes da tecnologia estão envolvidos, podemos esperar o crescimento das tecnologias de IA em grande medida nos próximos anos.
Melhores jogadores no mercado de chips de IA
Existem muitas empresas por aí que têm tido sucesso e ocupam posições de prestígio quando se trata de fabricação de processadores de IA. Você pode olhar a lista mencionada abaixo para ter uma breve ideia do mercado atual de chips de IA e quais empresas estão desempenhando um grande papel.
1. BRAÇO
ARM está no mercado de chips de IA há bastante tempo. Atualmente, muitas empresas líderes de tecnologia, ao lado da Apple, estão usando seu chip para desenvolver seus produtos. A ARM é conhecida por produzir produtos de alta qualidade que incluem sensores, servidores, projetos SoC, uma ampla gama de soluções de IoT, software e ferramentas.
Eles também estão trabalhando na inteligência de segurança, conhecida como Arquitetura de Segurança de Plataforma, a ser empregada em dispositivos para lutar contra ambientes perigosos.
Além disso, o ARM está trabalhando para permitir o futuro da computação, impulsionando a quinta onda de computação. Ao mesmo tempo, os setores sociais, operações comerciais, endpoints de IoY e eficiência industrial continuam a ser a principal prioridade.
Atualmente, Cortex-A Processor Series, Cortex-M Processor Series, Mali Graphics Processors, Ethos Processors e ARM NN estão em sua linha de produtos. Ao mesmo tempo, eles se concentram na ultraeficiência e escalabilidade para trabalhar com aplicativos de aprendizado de máquina e estruturas de aprendizado profundo.
2. Google
O gigante da tecnologia Google também entrou nesta lista com seu Edge TPU com tecnologia de IA. Embora eles não estejam usando este hardware em nenhum de seus produtos como smartphones ou tablets atualmente, este hardware do tamanho de uma moeda já chamou a atenção de muitas pessoas devido à sua capacidade de interferência na borda para permitir IA de alta precisão.
Também é importante se conectar ao data center conhecido como Cloud TPU do Google. O principal objetivo da construção do Edge TPU é deixar sua marca no mercado de chips de IA e facilitar a programação na estrutura de programação TensorFlow do Google usada para aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
O desempenho deste minúsculo hardware é incrível, mas consome pouca energia e fornece infraestrutura de hardware e software ponta a ponta e soluções de IA centradas no cliente. Além disso, algumas empresas estão usando o Edge TPU em máquinas sofisticadas, corporativas e caras.
3. Intel
Intel é um dos fabricantes líderes no mercado de chips de IA. Eles já perderam sua posição para outras empresas, mas os processadores escaláveis Intel® Xeon® ainda são ótimos para lidar melhor com a IA.
Xeon não é um processador de IA, mas pode facilmente incluir análise de memória, direção autônoma, computação de alto desempenho e transformação de rede junto com segurança aprimorada por hardware e a implantação de entrega de serviço dinâmica.
Além disso, a 3ª geração de processadores Xeon vem com aceleração de IA integrada para fornecer uma melhor experiência business-to-business e business-to-consumer.
Relatórios recentes sugerem que a Intel está subindo a barra novamente para reivindicar sua posição, já que oferece uma ampla gama de hardware de IA, como Intel® FPGAs, unidades de processamento Intel® Movidius ™ Vision, GPU baseada em Intel® Xe®, INTEL® NEURAL COMPUTE STICK 2, e câmeras de rastreamento e profundidade Intel® RealSense ™. Enquanto FPGAs podem lidar com qualquer tipo de carga de trabalho e conjuntos de dados, o VPU é projetado para trabalhar com visão computacional e aplicativos de rede neural.
4. maçã
A Apple é considerada um dos smartphones fabricados mais vendidos no mercado. Eles estavam usando chipsets fabricados pela Intel em seus dispositivos inteligentes, mas agora estão determinados a desenvolver seu próprio processador de inteligência artificial para trazer uma grande mudança em seus negócios.
Eles investem mais em pesquisa de aprendizado de máquina e já começaram a usar os chips A11, A12 e A13 “Bionic” nos telefones e tablets mais recentes.
Esses chips são muito mais rápidos do que a encarnação anterior, enquanto usam metade do poder. O último A13 vem com um processador gráfico quad-core, um processador de imagem projetado pela Apple e um mecanismo neural octa-core, que permite completar cinco trilhões de operações em um segundo.
Mas a única limitação é que você não pode trabalhar com nenhum aplicativo de terceiros ou comprar um para você, pois a Apple ainda não entrou no mercado de chips de IA. No entanto, tem um mercado pronto e seguidores dedicados.
5. Micro dispositivos avançados
Advanced Micro Devices, que é comumente conhecido como AMD, ganhou uma grande reputação por seus produtos capazes de produzir alto poder de computação. Eles estão sempre focados em empregar aprendizado de máquina e aprendizado profundo para obter reflexos humanos de aplicativos inteligentes.
Eles são altamente dedicados a construir processadores de aprendizado de máquina que lidam com conjuntos de dados complexos provenientes de milhares de fluxos de entrada que vêm com ecossistemas de núcleo aberto para ajudar os desenvolvedores de software a tirar o máximo proveito deles.
Se você é um entusiasta da inteligência artificial, vai admitir que, na maioria dos casos, o desempenho de uma aplicação inteligente depende da velocidade, capacidade e organização gerenciada pelo hardware.
A AMD se concentra no lançamento de microprocessadores de última geração e software associado para facilitar o processo de teste e desenvolvimento de ML e DL. Recentemente, a AMD lançou o AMD EPYC ™ de 2ª geração que pode otimizar as cargas de trabalho corporativas e está equipado com tecnologia 7nm e funciona 4x mais rápido do que o AMD EPYC ™ de 1ª geração.
6. Graphcore
Esta é uma empresa iniciante que iniciou sua jornada para construir e fornecer processadores AI de uma ampla gama. Sua principal prioridade era ir para qualquer nível de computação para lidar com dados de qualquer quantidade. Embora a Graphcore seja um player relativamente novo no mercado de chips de inteligência artificial, é apoiado por empresas como BMW e Microsoft, que investiram US $ 300 milhões para iniciar sua operação.
Após operações bem-sucedidas ao longo dos anos, a avaliação desta empresa pode chegar a US $ 2 bilhões nos dias de hoje. O principal produto desta empresa é o Rackscale IPU-Pod ™, que vem com recursos de aumento e expansão, e você pode realizar qualquer tipo de tarefa de treinamento de inteligência de máquina.
Além disso, devido ao seu design elástico, ele pode suportar níveis massivos de computação enquanto você pode fazer treinamento e inferência no mesmo hardware. Consiste em mais de 30.000 threads de programa IPU independentes trabalhando paralelamente que residem dentro da memória.
7. Nvidia
Você já deve ter ouvido o nome desta empresa devido à extrema popularidade de sua placa gráfica. Eles já estão na posição de liderança entre os jogadores que escolheram a placa de vídeo Nvidia Geforce em primeiro lugar.
Mais uma vez, as GPUs podem processar mais rápido e melhor do que os chips multifuncionais, tornando óbvio para a Nvidia dobrar uma posição forte no mercado de chips de IA. A Nvidia oferece chipsets que são comparados com aceleradores de IA, enquanto as GPUs avançadas impulsionam o desenvolvimento de IA.
Você descobrirá que o chipset Tesla, Volta e Xavier são todos movidos pela Nvidia se observar o mercado. Ao mesmo tempo, Xavier fornece uma solução para direção autônoma e Volta alimenta data centers.
No entanto, essas são unidades de processamento gráfico embaladas com soluções de hardware e software para fornecer soluções de IA. Juntamente com o aprendizado de máquina, o aprendizado profundo é o principal interesse desta empresa. Eles estão investindo regularmente para obter decisões baseadas em dados derivadas de um grande conjunto de dados e examinadas por um longo período de tempo.
8. Baidu
Pode parecer interessante que algumas pessoas comparem o Baidu ao Google chinês, embora o Baidu também seja um mecanismo de pesquisa usado principalmente pelas pessoas que vivem na China. O Baidu está disponível apenas na China e oferece aplicativos como mapas, fóruns de discussão baseados em palavras-chave e muitos outros serviços comunitários.
O Baidu declarou sua visão e objetivos de distribuir negócios em outros setores, como carros sem motorista, e eles precisam de microprocessadores poderosos para atingir a meta dentro do tempo esperado.
Como a Nvidia, o Baidu também está interessado em aprendizado profundo. Eles estão trabalhando em algoritmos de aprendizado de máquina para integração com uma plataforma chamada PaddlePaddle. Eles se concentram em processadores de aprendizado de máquina, que podem treinar a partir de interações com humanos e o meio ambiente.
Além disso, eles também estão trabalhando em produtos baseados em processamento de linguagem natural, Baidu Mobile Assistant, assistente ativado por voz, sistema de conversão de texto em fala com qualidade de produção, Software de transcrição alimentado por IA, etc., o caminho mais fácil para o Baidu entrar no mercado de chips de aprendizado de máquina.
9. IA mítica
A Mythic começou sua jornada para tornar a IA disponível para todos. Depois de levantar com sucesso mais de 40 milhões de fundos, a Mythic implementou um data center para combinar com sua filosofia de fazer tecnologias de IA sem fronteiras.
Seus projetos atuais incluem cidades e espaços mais inteligentes, dispositivos e serviços personalizados, veículos mais seguros e simples, máquinas e robôs inteligentes, e assim por diante. Quando se trata de implantar IA precisa e poderosa em qualquer lugar a qualquer hora, o Mythic pode ser considerado um dos melhores.
As unidades de processamento inteligentes oferecidas pela Mythic podem ser consideradas para produzir mais potência e melhor desempenho a um custo mais baixo, o que pode permitir que muitas pessoas gerem soluções de IA.
Esses processadores de inteligência artificial vêm com uma arquitetura única para alavancar a computação analógica. Mythic atraiu recentemente muitos desenvolvedores de IA, pois seus processadores podem implantar redes neurais sofisticadas para conectar centros de dados e dispositivos de ponta.
10. Zero ASIC
Esta empresa é excepcional e única. Ao contrário de outras empresas nesta lista, eles se concentram em construir os processadores de IA mais baratos para permitir que as pessoas trabalhem com tecnologias de IA, que têm um grande interesse nisso. Como parte disso, eles já lançaram o supercomputador mais barato disponível lá fora.
Depois de iniciar sua jornada em 2008, eles lançaram 16 núcleos de 65nm SoC e 64 núcleos de 28nm SoC respectivamente, em 2010 e 2011. Em 2017, a empresa era conhecida como Adapteva antes de relançar como “Zero ASIC” em 2020. O produto de maior sucesso desta empresa é conhecido como Epiphany, lançado em 2014.
Mais de dez mil desenvolvedores de IA estão usando este SoC com licença 5G e 16 núcleos. Epiphany chamou a atenção por sua capacidade de computação paralela e heterogênea. Além disso, pode ser dimensionado para bilhões de processadores, tornando-se a única plataforma de computação aberta. O sucesso do Epiphany certamente ajudará a Zero ASIC a entrar novamente no mercado de chips de Inteligência Artificial.
11. Qualcomm
Qualcomm é um nome bastante conhecido entre os desenvolvedores de IA devido ao seu interesse em tornar a IA onipresente para expandir sua usabilidade além dos smartphones. Eles ganharam muito dinheiro, pois foram o principal fornecedor de chips para a Apple em sua jornada de produção de smartphones, o que os ajudou a manter uma posição forte no mercado de chips de IA e investir mais em P&D para explorar novas oportunidades.
Seu principal interesse é garantir a privacidade do usuário, rapidez e confiabilidade aprimorada por meio do uso de aumento de IA.
Ganhar eficiência nos processos existentes também é destaque. Depois de lançar o Cloud AI Chip, você pode sentir que ele trouxe uma mudança revolucionária nas telecomunicações de quinta geração. Além disso, eles também estão trabalhando no fornecimento de hardware de IA, kits de desenvolvimento de software, eficiência energética e personalização contínua para tornar a IA disponível para pessoas de todos os tipos.
12. Blaize
Blaize, que recentemente mudou seu nome de Thinci, está no mercado de chips de IA há bastante tempo. Eles começaram sua jornada para tornar a IA amplamente disponível não apenas para a empresa, mas também para as pessoas.
Eles introduziram um processador de inteligência artificial baseado em arquitetura de silício que vem com software inovador para permitir que os engenheiros extraiam o máximo benefício da IA. Além disso, eles também esperam lançar a melhor transformação tecnológica do mundo de hoje.
O BLAIZE GRAPH STREAMING PROCESSOR é extremamente poderoso o suficiente para quebrar o limite de qualquer quantidade de computação necessária para lidar com aprendizado de máquina, aprendizado profundo e inteligência artificial ao mesmo tempo.
Além disso, a Blaize oferece uma plataforma de software conhecida como Picasso gráfico nativo, que é radical e simples. Os usuários podem implantar qualquer aplicativo de IA de data centers até a borda de qualquer lugar a qualquer hora. Hardware baseado em GSP também está disponível para clientes selecionados.
13. Taiwan Semiconductor Manufacturing Company
Foi uma das empresas líderes sob a luz quando começaram a fornecer chips de IA para a Apple. Eles são apoiados por alguns investidores, embora esta empresa não queira exibir seu trabalho real.
Mas se você explorar o site deles, descobrirá que construir um ambiente de manufatura inteligente é o que os interessa por meio da aplicação de inteligência artificial integrada, aprendizado de máquina, sistemas especialistas e algoritmos avançados.
Eles estão trabalhando para maximizar a inovação para otimizar a qualidade, produtividade, eficiência e flexibilidade. Além disso, a TSMC está interessada em desenvolver aplicativos para habilitar inteligência de IA em dispositivos móveis, IoT e robôs móveis.
Também é conhecido por sua coleta de dados, fabricação estável e uso eficiente de recursos para proporcionar um rápido crescimento e satisfação de qualidade para clientes em todo o mundo. Você também pode obter suporte para alcançar seu objetivo se decidir se tornar um usuário de seus produtos.
14. Samsung
Como pessoas de hoje, já conhecemos a Samsung como um dos maiores fabricantes de smartphones disponíveis lá fora. Mas você ficará surpreso ao ver que eles também ultrapassaram a Intel e se tornaram o maior criador de Processadores de Inteligência Artificial em todo o mundo. Juntamente com smartphones, os processadores Exynos também são usados em alto-falantes inteligentes, smart tv e outros eletrônicos e eletrodomésticos.
A Samsung R&D está desenvolvendo algoritmos centrais de IA e expandindo o uso de IA no dispositivo e plataformas domésticas. A Samsung iniciou sua jornada no mercado de chips de Inteligência Artificial para extrair significado das dicas visuais, táteis e emocionais dos usuários e usá-las em seus produtos, o que os ajudou a impulsionar o crescimento dos negócios em grande medida.
Além disso, a Samsung examina o estilo de vida e o comportamento de seus consumidores globais regularmente para adicionar mais aos seus recursos de IA. Ele permitiu aos usuários integrar IA à IoT e desbloquear oportunidades ilimitadas. Como resultado, nenhuma outra empresa como a Samsung contribuiu mais para a nova era da tecnologia e da vida.
15. Xilinx
A Xilinx pode ser considerada como o fabricante do microprocessador que contém o número máximo de transistores. Eles declararam que seus chipsets incluirão até 50 bilhões de transistores, o que é surpreendente.
Além disso, eles também estão trabalhando em diversos produtos de hardware como Vivado Design Suite - Edições HLx, Propriedade Intelectual, Gerador de Sistema para DSP, Model Composer, etc. Você também pode obter a aceleração de inferência de IA padrão da indústria a partir deles.
Também introduziu a Xilinx Edge AI Platform, capaz de lidar com aprendizado de máquina e modelos de IA. Você também pode classificar objetos, processar imagens e completar a segmentação usando esta plataforma inteligente.
Detecção de rosto, localização de pontos de referência, reconhecimento de rosto, reconhecimento de atributos de rosto, detecção de pedestres, estimativa de pose, reconhecimento de atributos de carro e detecção de pista também são facilitados por meio desta plataforma. Além disso, os desenvolvedores também podem acessar as soluções de IA oferecidas pela Xilinx.
16. HiSilicon
Se você ainda não ouviu o nome deste reprodutor de IA, então não precisa se surpreender, pois certamente está familiarizado com o nome Huawei. Eles são um dos maiores fabricantes de smartphones em todo o mundo, onde os chips de IA desempenham o papel mais importante.
A Huawei introduziu seu chip Kirin como um Processador de Aprendizado de Máquina, o que acabou impulsionando sua receita de negócios de smartphones em grande medida entre os anos de 2018 e 2019.
A HiSilicon está atualmente trabalhando em seu chip de inteligência artificial para renderizar recursos de vídeo de ponta a ponta. Ele vem com a unidade de processamento de imagem mais avançada e pode detectar qualquer objeto com a ajuda de AI e ML.
Ele pode gerar potência de computação 4Tops, permitindo aos usuários obter codificação em tempo real de 8K e gravar vídeos HDR de 4K60. Sendo a unidade de negócios da Huawei, a HiSilicon certamente os ajudará a acelerar o número de consumidores e estabelecer uma posição forte no mercado de chips de IA.
17. LG
A LG ocupou um lugar especial no coração do consumidor como fornecedora líder e confiável de eletrodomésticos e smartphones. Para permanecer no topo do mercado de chips de aprendizado de máquina, eles foram um dos primeiros a conseguir IA para levá-la ao limite.
Eles reconheceram a importância da IA e trabalharam para tornar a vida mais inteligente e fácil para os consumidores por muito tempo, enquanto sua smart tv pode ser facilmente considerada a melhor IA TV disponível no mercado.
Eles estão trabalhando em padrões de comportamento de usuários e algoritmos de IA proprietários para melhorar o desempenho dos dados. A LG está tentando integrar a experiência de IA em todos os aspectos da vida. Ao lado da casa, veículos e espaços públicos também fazem parte do projeto.
Eles têm o objetivo de proporcionar o máximo de conveniência para seus usuários, de modo que uma mudança sustentável possa ser realizada por um período de tempo mais longo, que eles denominam como Evoluir, Conectar e Abrir.
18. IBM
Você provavelmente pode esperar o nome desta empresa em qualquer lista das principais tecnologias. Eles são um grande jogador neste campo e têm uma reputação de conduzir pesquisas e desenvolvimento bem financiados.
Sua inovação e contribuição para o crescimento do mercado de chips de inteligência artificial são inimagináveis e ninguém pode duvidar disso. Eles estão atualmente trabalhando na aplicação de inteligência artificial em automação, computação em nuvem, IoT, infraestrutura de TI, segurança e cadeia de suprimentos.
Eles também introduziram uma plataforma conhecida como IBM Watson, um sistema de computador que pode prever resultados futuros, automatizar processos complexos e otimizar o tempo. Você pode integrar IA facilmente em qualquer organização para aumentar a eficiência.
Além disso, isso o ajudará a detectar problemas ocultos, encontrar soluções e tomar as ações necessárias. Ele vem com uma plataforma multi-nuvem projetada por ML para construir modelos poderosos a partir do zero. Para facilitar o setor de saúde, eles também introduziram o Watson Health, que usa IA para saúde avançada.
19. Tecnologias de imaginação
Se você considerar a GPU PowerVR, a Imagination Technologies pode ser considerada o melhor player disponível no mercado de chips de aprendizado de máquina. Esta empresa se concentra exclusivamente na maior eficiência, menor energia e núcleos IP de silício de menor área.
Eles estão no mercado há mais de vinte e cinco anos e soluções de processamento de renderização para gráficos, visão e inteligência artificial. Muitas empresas líderes de tecnologia fizeram parceria com eles para gerar inovações para resolver problemas importantes por meio de tecnologias.
Sua GPU PowerVR vem com uma solução aceleradora de rede neural completa para chips AI que podem completar quatro operações tera em um segundo. Com o suporte de uma ampla gama de redes neurais e arquiteturas de baixa potência e baixa largura de banda, eles desempenham um grande papel nos segmentos de celular, consumidor, automotivo, IoT, AR / VR, segurança e IA.
Eles também estão entregando EnSigma Communications, Ethernet, SoC, kit de otimização de projeto e demonstrações de produtos. Eles têm o objetivo de entregar IA na palma da sua mão, robôs industriais e servidores em nuvem também.
20. Através da
A Via nomeou seu chip de IA como Edge AI Developer Kit, que pode desenvolver qualquer tipo de câmera inteligente, sinalização, quiosque e sistemas robóticos. Além disso, pode reduzir significativamente o tempo de produção e os desenvolvedores podem lançar produtos mais rapidamente.
O Edge Kit tornou o teste e a implantação fáceis para os sistemas e dispositivos que usam Inteligência Artificial junto com o design. Além disso, os fabricantes podem reduzir o custo e a complexidade para maximizar a eficiência.
O Edge Kit vem com Módulo SOM VIA SOM-9X20 e Placa Transportadora SOMDB2. Ao mesmo tempo, você também obterá um módulo de câmera AI de 13 MP, captura de vídeo inteligente em tempo real, processamento de imagem e análise de bordas com o pacote.
Você obterá este produto na loja online da VIA Embedded, onde encontrará duas variantes. No entanto, a Via já contribuiu muito para aplicações de IA, IoT, visão computacional, veículos autônomos, saúde e cidades inteligentes por meio de seus sistemas e soluções embarcados de alto padrão.
21. Amazonas
Neste mundo de digitalização, provavelmente não encontraremos ninguém que não tenha ouvido o nome da Amazon - o melhor varejista online do mundo. Eles já criaram um grande impacto no campo da tecnologia de IA por meio de sua plataforma AWS.
Todo entusiasta de tecnologia sabe que a Amazon está trabalhando em aprendizado profundo, aprendizado de máquina e IA por muitos anos para tornar a detecção de anomalias, detecção de fraudes, processamento de imagem e vídeo, reconhecimento de fala e compreensão da linguagem natural facilmente disponíveis para seus consumidores.
Além disso, eles também lançaram um chip de IA personalizado para acelerar o aprendizado profundo chamado AWS Inferential. Ele vem com quatro núcleos de neurônios, que podem processar 128 trilhões de operações por segundo.
Você ficará surpreso em saber que o Inferential pode pegar um modelo de 32 bits como entrada e executar como um modelo de 16 bits usando BFloat16. Além disso, você pode esperar superar a latência e qualquer tipo de problema computacional para melhorar o desempenho dos algoritmos de ML.
22. Wave Computing
Esta empresa é conhecida por acelerar a IA até o limite dos data centers. Eles também ganharam a reputação de serem os fornecedores especializados de plataformas de IA e bem conhecidos pelos líderes da indústria.
Eles já introduziram um chip de inteligência artificial conhecido como TritonAI, que vem com uma plataforma de 64 bits dedicada a Edge SoCs habilitados para IA. Além disso, é compatível com Linux e uma camada de driver é integrada para mapeamento de tecnologia.
O TritonAI é conhecido por três recursos principais, que são MIPS64 e SIMD Multi-CPU, Tecnologia WaveFlow e Tecnologia WaveTensor. Enquanto o wavetensor o torna um mecanismo de processamento altamente eficiente, o waveflow funciona como uma plataforma de fluxo de dados escalonável que pode executar os algoritmos existentes e novos.
Além disso, as extensões de virtualização e o pipeline Superscalar de 9 estágios o diferenciam de outros chips de IA. No entanto, IP de CPU embutido, RISC e multi-threaded junto com a plataforma AI-Native oferecida pela Wave Computing certamente o levará para o próximo nível de computação.
23. MediaTek
MediaTek se tornou um nome familiar no AI Chip Market, como Qualcomm, depois que a indústria de smartphones teve um grande crescimento. Embora eles não construam chips de IA, eles projetam e desenvolvem os chips por si próprios.
Como outros líderes do setor, a MediaTek está trabalhando no ecossistema de processamento de hardware Edge-AI, que vem com uma combinação de uma ampla gama de software para aproveitá-lo ao máximo. O chip MediaTek AI está sendo usado em smartphones e casas inteligentes, vestíveis, IoT e carros conectados.
Ele lançou uma unidade de processamento de IA conhecida como MediaTek NeuroPilot. Ele vem com uma grande capacidade de computação, mas consome menos energia, o que o torna ideal para dispositivos como smartphones e pequenos gadgets.
Além disso, ele vem com processamento de operação AI, e o SDK é compatível com todos os hardwares habilitados para MediaTek. Os desenvolvedores podem trabalhar em qualquer aplicativo e usar todas as melhores estruturas disponíveis, como TensorFlow, TF Lite, Caffe, Caffe2, Amazon MXNet e Sony NNabla.
24. Kalray
Esta empresa já deu a impressão de ser entusiasta por Robótica e Automação. Eles entendem a necessidade de alta capacidade de computação em baixa potência e se concentram em operações de processamento de baixa latência em tempo real.
Junto com a inteligência artificial, eles estão atualmente envolvidos no aprimoramento de tecnologias como visão computacional, veículos autônomos e aeroespacial. O Kalray tem como objetivo permitir que os clientes aproveitem as vantagens da implantação de IA em tecnologias embarcadas. Esta empresa europeia também está acelerando a indústria automotiva alemã.
Quando se trata de aprendizado profundo, a Kalray oferece uma das melhores soluções de processamento disponíveis, que eles chamam de MPPA®. Esta arquitetura manycore vem com inferência de aprendizado profundo de alto desempenho que permite que as camadas da rede neural funcionem simultaneamente.
Além disso, a memória embutida no chip pode processar qualquer número de quadros por segundo. Sua capacidade de CNN pode fornecer uma solução incorporada em vez de apenas executar CNNs. Além disso, a comunicação rápida entre camadas e multicast NoC ajudou este chip a receber toda a atenção.
25. Groq
Esta empresa foi fundada por alguns dos ex-funcionários do Google, então, sem dúvida, você pode esperar grande qualidade. Eles já chamaram a atenção de muitas pessoas por meio de seu hardware de alta computação projetado para trabalhar com aprendizado de máquina de última geração.
O hardware oferecido por esta empresa é conhecido por usar menos energia para computar qualquer número de unidades. Também pode ajudar a reduzir a pegada de CO2 e fornece zero overhead na troca de contexto.
Groq tem como objetivo tornar a computação fácil e acessível de qualquer lugar, a qualquer hora. Como parte desse objetivo, eles oferecem o desempenho ResNet-50 mais rápido entre qualquer outro hardware disponível no mercado. Você pode até completar 400.000 multiplicações sem usar um único byte da GPU.
Além disso, a Groq oferece uma plataforma em nuvem para manter infraestruturas de aprendizado de máquina no local. Com a combinação de IA e computação cognitiva, você pode facilmente evitar o custo de investir em processadores de aprendizado de máquina para ML.
Finalmente, Insights
A inteligência artificial é o futuro da tecnologia. Você pode esperar não encontrar um único dispositivo que não venha com recursos de IA em um futuro próximo. Como resultado, todas as empresas líderes investem e pesquisam mais para estabelecer uma posição forte para a guerra que se aproxima no mercado de chips de IA.
Além disso, o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo também desempenham um papel importante em tornar a IA mais poderosa e melhorar o desempenho em grande medida. Conforme mencionado acima, as empresas estão trazendo processadores de IA todos os anos, o que tornou mais fácil para os fabricantes trazerem IA para a borda dos data centers. Não importa qual empresa irá liderar a corrida; os consumidores se beneficiarão de todos os aspectos.
