的本钱将高达6亿美元。依照这个价格，只需少量公司可以负担得起，而且占用了这么多现金，立异就遭到了严峻约束。
与此一起，在人工智能AI）商场呈现了一股创业热潮，大约有60家草创企业呈现，其间许多企业现已筹集了6000万美元乃至更多。依据世界数据公司（IDC）的数据，2017年人工智能草创企业取得了120亿美元的融资，估计到2021年将添加至570亿美元。其间大多数都是针对数据中心的，当有一个大的进步时，数据中心是取得ROI所必需的。不过成功的时机很小，危险也很高。可是关于出资者和草创企业来说，还有另一种挑选。
在这篇文章中，咱们将评论半导体职业正在发生的巨大颠覆性革新，以及它为立异架构和商业模式发明的时机。
咱们将以一个特定的创业公司——Xceler为例，它选用了开发人工智能处理器的另一种办法。硅催化剂使他们可以以更低的本钱和危险将硅推向商场。
半导体出资的成功，尤其是人工智能的成功，是一个多进程的进程。在每个阶段，方针都是下降危险，并以尽或许低的价格和时刻本钱取得最大的成功。
这些处理方案运用FPGA进行原型规划，并在商场上得到验证，然后发明了初始收益。
然后将处理方案从头定位到硅，进一步进行架构立异。这一步的一个重要要素是硅孵化器的运用，它可以明显下降本钱和危险。关于一家人工智能半导体草创企业来说，除了人力本钱，还有EDA东西和硅的本钱。一般来说，这在300万至500万美元之间。假如公司可以防止或削减这些费用，他们将可以取得更高的企业估值，并为开创人和前期出资者保存更多的所有权。
数据中心的AI/ML商场很大。关于许多应用程序，在各个节点搜集的数据将移回数据中心。这些是由大型数据中心公司运营的公共云完结的。半导体公司或子体系供货商的问题是数据中心中与AI/ML相关的事务模型。体系和半导体公司构建的硬件和东西功用强大，可以运转多种应用程序，但问题是哪种类型的AI/ML和哪些特定的应用程序？这是一个寻觅商场的处理方案。企业需求一些人们乐意承受的东西。
云供给了您的加速器集成的根底架构，它们在根底架构之上出售重复的服务和应用程序，直到产品生命周期完毕。关于技能供给商来说，这不是一项可继续的事务。由于不能确保每年都坚持相同的销量。考虑一下英伟达的GP和GPU销量是怎么逐步削减的。出售额一般与硅循环有关，每隔几年就会有更多硅以更低的价格、更低的功耗和更好的功用呈现。而且为客户供给免费服务，由于服务供给商依赖于客户的批量出售。这将推进底层根底设施的商品化，由于服务供给者期望根底设施的价格对他们来说具有商业含义。此外，跟着摩尔定律的放缓，这种技能的被逼筛选不再是一个驱动要素。
关于Xceler来说，它是在工业范畴发现了自己的方针。每个人都想布置IIoT（带有AI/ML的工业物联网），可是每个公司都在寻觅正确的处理方案。顾客物联网被考虑过，尽管大多数处理方案都很好，但并不是必要的。在顾客范畴，存在多个方针妨碍，如法令、隐私、安全或职责。选用这些处理方案需求顾客做出一些改动。这需求一代人的承受周期和许多的营销和公关资金。相反，选用工业处理方案更快，由于它是直接影响其底线的必备功用。
在IIoT范畴，每一家大公司每年都有超越500亿美元的收入。即便商场浸透率有限，也有或许树立一个可观的收入根底。由于有许多潜在的终端客户，它们一起供给了一个时机，而不像数据中心空间中只需少量终端客户。
根据web的处理方案似乎是免费的。可是有人为这些服务付费。就网络而言，它是广告商或企图出售产品的人。在工业范畴，供货商一起出售硬件和处理方案。它们直接为买方供给价值，因而可以直接从中获利，此外，跟着更多功用的添加，未来还或许发生更多收入。
每个根据边际的应用程序都是不同的。这种分散化是人们惧怕边际商场的原因之一。这就要求咱们具有较强的适应和学习才能。仅仅靠揣度是不行的。假如链接断开了怎么办？只履行揣度的处理方案或许会极端危险。
有些人正在测验构建根据边际的渠道。它们一般包含特定笔直应用程序的根据自定义边际的处理器。与云设备比较，它们体积十分大但均匀价格相对较低。
Xceler的开创人兼首席履行官Gautam Kavipurapu表明：“咱们正在为一家制造大型燃气轮机的公司进行一个试点项目。它们在许多方面都可以发挥作用。燃料阀有流量操控，传感器记载振荡和声响，涡轮在不同阶段的转速被丈量，燃烧室温度——总共约1000个传感器。咱们需求处理数据并进行猜测保护剖析。”
当处理器衔接到机器而没有衔接到云（出于安全考虑，云或许不存在）时，将调查正常运转的体系的概要文件。它为机器树立了一个根本模型，跟着时刻的推移，这个模型会得到改进。当呈现误差时，来自传感器的数据会实时穿插相关，以找出导致反常的原因。与云的衔接使深重的作业可以构建一个精细化的模型并对其进行拆分。可是，在边际进行初始处理在推迟和功率方面有很大的优势。
体系需求为它们正在处理的问题进行体系结构规划。Kavipurapu解说说：“咱们把问题看作是硬实时、挨近实时或用户时刻的问题。硬实时要求呼应时刻不超越5微秒;挨近实时要求呼应时刻在几毫秒内；而用户时刻或许需求数百毫秒或几分钟。顾客应用程序归于最终一类，一般没有软件答应协议（sla）［BB2］ ［BB3］和功用许诺，因而它们可以与云协同作业。关于需求硬呼应或挨近实时呼应的问题，依赖于云是不可行的，由于假如成功完结，往复时刻就需求几毫秒。
“咱们现已看到边际处理器跟着时刻的推移而开展。开端，边际机器学习意味着搜集数据并将其移动到云上。学习和推理都是在云中完结的。下一阶段的改进答应在边际上进行一些推理，可是数据和模型仍然在云中。今日，咱们需求把一些学习进步到极限，尤其是在存在实时约束或忧虑安全的情况下。”
关于这类问题，可以在FPGA上进行原型化。关于不需求极高功用的应用程序，乃至可以在种子轮中运用此处理方案进入商场。这抵消了对更多出资资金的需求，并使概念得以验证。
“关于Xceler，咱们从FPGA处理方案开端。它们在咱们的方针商场是可以承受的，由于它们有较高的性价比。它们在价格上可以与根据x86的体系相媲美，而且供给更高的功用。仅有的缺陷是边际被紧缩了，在FPGA处理方案中没有特定的架构或许性。”
为了获取更多的价值，咱们的确需求一个更廉价、更快、更低功耗的处理方案。Kavipurapu弥补说：“这涉及到构建一个芯片，或根据边际的处理器（EBU）。关于操控处理器，咱们运用来自SiFive的RISC-V完结。SiFive担任后台规划完结，下降了咱们的危险。SiFive也是硅催化剂的协作伙伴。咱们期望咱们的FPGA处理方案可以转化为2000万到3600万个ASIC门，所以这个芯片并不需求那么大。”
剩余的仅有危险是硅危险。经过制造28nm的芯片，将制造硅的危险降到最低。剩余的便是封闭规划和时刻。咱们去掉了规划元素中的大部分可变性。此外，咱们约束了咱们的规划办法，只运用简略的标准单元规划，没有定制块，也没有杂乱的下降功耗的测验。”
FPGA处理方案的运转速度不能超越大约100MHz。“运用FPGA，咱们也遭到内存架构的约束，”Kavipurapu解说说。“关于定制芯片，咱们正在布置一个高档内存子体系。新的处理技能需求内存来进行数据移动和存储。关于咱们来说，在FPGA上履行每一次核算大约需求15条指令，而在ASIC上只需求4到5条指令。就时钟频率而言，咱们的ASIC将以500兆赫到1兆赫的频率运转，功耗将大大下降。”
硅催化剂的方针是经过削减立异妨碍，将IC草创企业的冲突约束在可以取得组织A轮融资的程度。与潜在的竞赛比较，这为Xceler供给了明显的优势。当竞赛对手为完结可作业的硅而与多个磁带输出进行奋斗时，Xceler乃至在磁带输出之前就有了榜首 笔收入。这要归功于硅催化剂和低危险战略等的协助。
Kavipurapu说：“硅催化剂经过生态体系协作伙伴的什物奉献，为草创企业供给了获取所需东西和硅的才能。这使它们可以取得一轮估值和融资方面不错的A轮融资。他们带来了以十分低的本钱制造芯片原型的才能。咱们从台积电得到免费的MPW服务。咱们不需求为芯片规划东西付费，由于有来自Synopsys的东西的协作伙伴。咱们对每个东西都有两年的答应证。硅催化剂也有许多芯片职业的内行。我不是一个爱芯片的人，我的团队也不是。谈到硅，硅催化剂能添加许多价值。”
成果，Xceler将以略高于1000万美元的价格取得芯片样品。他们有客户，在进入芯片商场之前就能完结盈亏平衡。
咱们所在的年代，立异比原始速度、晶体管数量和出资金额更为重要。处处都有时机，进入这一商场并不需求为极高的产值和赢利制造硅片。咱们正处在一个定制处理方案的年代，这些处理方案旨在处理实际问题，而在这个年代的边际，存在着许多的时机。
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