AI Chip Company, va anunciar la seva dissolució

S'ha revelat que la startup de semiconductors d'IA LeapMind es dissoldrà el 31 de juliol de 2024.

Soichi Matsuda, director i conseller delegat de la companyia, va dir en un correu electrònic a les parts interessades: "Creiem que per utilitzar realment la IA, hem de tenir en compte tant el programari com el maquinari i, a més, hi ha molt poques empreses com aquesta". “Idees així n'hi ha a tot el món, així que ens repten constantment pensar que són valuoses, però estem molt decebuts perquè encara no hem pogut demostrar la seva vàlua”, explica que van decidir fer-ho. Dissoldre voluntàriament una empresa mentre encara tingui efectiu i dipòsits per evitar el risc d'impagament.

A partir del mes d'agost, la Societat té previst iniciar el procediment normal de liquidació, moment en què el Sr. Matsuda actuarà com a liquidador representatiu.

LeapMind comença el desenvolupament de nous xips d'IA

Segons el lloc web oficial de la companyia, la societat canvia constantment a mesura que avança la tecnologia. La ràpida innovació en equipaments i la proliferació d'infraestructures han permès recollir i utilitzar grans quantitats de dades. Amb l'aplicació pràctica de l'aprenentatge automàtic, la precisió de l'anàlisi ha augmentat i l'ús de les dades s'ha familiaritzat. El flux de cicles de dades, és a dir, millors dades generades per dispositius que esdevenen més intel·ligents a través de l'aprenentatge automàtic, serà més ràpid que mai, fent que la vida de les persones sigui més còmoda.

LeapMind va ser una de les primeres empreses a predir aquest futur i des del 2012 gestiona un negoci basat en l'aprenentatge automàtic.

LeapMind va dir que les capacitats tècniques i la visió de l'empresa han estat molt elogiades per moltes empreses i organitzacions, i que ha participat en molts projectes que utilitzen l'aprenentatge automàtic, però malauradament no s'han traduït molts casos a la implementació social. Hi ha dos problemes. El primer és construir models pràctics d'aprenentatge automàtic. Per tal d'aprofitar l'aprenentatge automàtic per resoldre tasques fins ara insolubles, hem de desenvolupar models d'aprenentatge automàtic d'alta qualitat. El segon és un entorn informàtic que permet que els models d'aprenentatge automàtic funcionin realment. No hi ha cap dispositiu clar que li permeti funcionar realment amb un ús limitat, com ara a la vora.

Per tal de millorar la societat mitjançant l'ús de dispositius d'aprenentatge automàtic, LeapMind creu que les empreses han de superar dos reptes. En continuar enfrontant-nos als clients i als problemes de bona fe amb col·legues amb diferents habilitats, vam poder resoldre els problemes de dues maneres: "desenvolupant models d'aprenentatge automàtic d'alta qualitat" i "desenvolupant IP de maquinari eficient i d'alta velocitat". amb la resposta.

Treballant tant al costat del programari com del maquinari, podem fer possible l'impossible. Aquest futur està a l'abast. Creiem que proporcionant al món les tecnologies clau del futur, podem crear una forma de vida més humana.

A partir d'aquests antecedents i consideracions, LeapMind va anunciar l'octubre de l'any passat que desenvoluparia nous xips d'IA per accelerar el processament computacional dels models d'IA i perseguir un rendiment de costos líder en la indústria.

Diuen que a causa del recent augment de la mida i la complexitat computacional dels models d'IA, inclosos els models de llenguatge a gran escala (LLM), el cost de la formació de models d'IA d'avantguarda ha augmentat significativament en comparació amb fa 10 anys. Aquest cost creixent és un coll d'ampolla important en el desenvolupament de la IA.

Per crear un bon model d'IA, es requereix un gran nombre de processadors per a la computació paral·lela. Proporcionar un gran nombre de processadors requereix un gran pressupost. Si podeu utilitzar un processador rendible, podeu desenvolupar millors models d'IA fins i tot amb el mateix pressupost. En altres paraules, les característiques del processador necessàries per a l'aprenentatge de la IA estan passant del rendiment absolut al rendiment-preu.

A la llum d'aquestes circumstàncies, LeapMind va començar a desenvolupar nous semiconductors de processador (en endavant, "xips AI") per a l'aprenentatge i la inferència de la IA, aplicant la tecnologia que hem acumulat en el desenvolupament d'acceleradors d'IA de punta. El nou xip d'IA se centra en l'aprenentatge i la inferència de models d'IA, amb un objectiu de rendiment de càlcul de 2 PFLOPS (petaflops) i 10 vegades el preu/rendiment de les GPU de rendiment comparable. Es preveu que el producte comenci a enviar-se el 2025 com a molt tard.

 

Segons els informes, el nou xip d'IA té les característiques següents: Dissenyat per a l'aprenentatge i el raonament de models d'IA · Èmfasi en expressions de bits baixos, com ara els controladors i compiladors de codi obert FP8. Diuen que quan l'aprenentatge i la inferència del model d'IA es consideren tasques computacionals, té les següents característiques: · La multiplicació de matrius és un coll d'ampolla computacional, fàcil de paral·lelitzar i té poques ramificacions condicionals.

LeapMind subratlla que l'empresa no pretén millorar el rendiment dels ordinadors de propòsit general, sinó que utilitza les funcions anteriors per dissenyar-les específicament per a l'aprenentatge i el raonament de models d'IA. Per exemple, com que hi ha poques branques condicionals al programa, el nombre de transistors es pot reduir ometent la unitat de predicció de branques.

El motiu per emfatitzar expressions de baix nivell com fp8 és que, segons la seva opinió, el coll d'ampolla computacional dels models d'IA és la multiplicació de matrius, que implica molta multiplicació i suma. Els multiplicadors solen ser circuits grans, però utilitzant un tipus de dades amb una amplada de bits més baixa que abans, com ara FP8, podeu reduir el nombre de transistors necessaris. A més, com que les dades processades són petites, és possible fer un ús efectiu de l'ample de banda DRAM, que s'ha convertit en un coll d'ampolla en els últims anys.

Pel que fa als controladors i compiladors de codi obert, això es deu al fet que el desenvolupament de models d'IA requereix una pila de programari avançada que no pot ser proporcionada per una sola empresa. Ja hi ha un ecosistema de programari de codi obert que inclou diverses empreses i, per formar part d'aquest ecosistema, és important unir-se a la comunitat com a programari de codi obert.

Sota el programa LeapMind, l'empresa exposarà les especificacions de maquinari tant com sigui possible i llançarà programari com ara controladors i compiladors sota una llicència compatible amb OSI.