Công ty AI Chip tuyên bố giải thể

Công ty khởi nghiệp bán dẫn AI LeapMind vừa được tiết lộ sẽ giải thể vào ngày 31 tháng 7 năm 2024.

Soichi Matsuda, giám đốc và giám đốc điều hành của công ty, cho biết trong một email gửi đến các bên quan tâm, "Chúng tôi tin rằng để thực sự sử dụng AI, chúng tôi cần xem xét cả phần mềm và phần cứng, và bên cạnh đó, có rất ít công ty như vậy." "Có những ý tưởng như vậy trên khắp thế giới, vì vậy chúng tôi liên tục bị thách thức khi nghĩ rằng chúng có giá trị, nhưng chúng tôi rất thất vọng vì chúng tôi vẫn chưa thể chứng minh được giá trị của chúng", giải thích rằng họ đã quyết định làm như vậy. Tự nguyện giải thể một công ty trong khi công ty vẫn còn tiền mặt và tiền gửi để ngăn ngừa rủi ro vỡ nợ.

Từ tháng 8, Công ty có kế hoạch bắt đầu các thủ tục thanh lý thông thường, khi đó ông Matsuda sẽ đóng vai trò là người đại diện thanh lý.

LeapMind bắt đầu phát triển chip AI mới

Theo trang web chính thức của công ty, xã hội liên tục thay đổi khi công nghệ tiến bộ. Sự đổi mới nhanh chóng về thiết bị và sự phát triển của cơ sở hạ tầng đã giúp thu thập và sử dụng lượng lớn dữ liệu. Với ứng dụng thực tế của máy học, độ chính xác của phân tích đã tăng lên và việc sử dụng dữ liệu đã trở nên quen thuộc hơn. Luồng dữ liệu, tức là dữ liệu tốt hơn do các thiết bị trở nên thông minh hơn thông qua máy học tạo ra, sẽ trở nên nhanh hơn bao giờ hết, giúp cuộc sống của mọi người trở nên tiện lợi hơn.

LeapMind là một trong những công ty đầu tiên dự đoán tương lai này và đã điều hành một doanh nghiệp dựa trên máy học kể từ năm 2012.

LeapMind cho biết năng lực kỹ thuật và tầm nhìn của công ty đã được nhiều công ty và tổ chức đánh giá cao, và đã tham gia vào nhiều dự án sử dụng máy học, nhưng thật không may là không có nhiều trường hợp được chuyển thành triển khai xã hội. Có hai vấn đề. Đầu tiên là xây dựng các mô hình máy học thực tế. Để tận dụng máy học để giải quyết các nhiệm vụ chưa thể giải quyết được cho đến nay, chúng ta phải phát triển các mô hình máy học chất lượng cao. Thứ hai là một môi trường điện toán cho phép các mô hình máy học thực sự chạy. Không có thiết bị rõ ràng nào cho phép nó thực sự hoạt động với mục đích sử dụng hạn chế, chẳng hạn như ở biên.

Để cải thiện xã hội thông qua việc sử dụng các thiết bị học máy, LeapMind tin rằng các công ty phải vượt qua hai thách thức. Bằng cách tiếp tục đối mặt với khách hàng và các vấn đề một cách thiện chí với các đồng nghiệp có các bộ kỹ năng khác nhau, chúng tôi đã có thể giải quyết các vấn đề theo hai cách: "phát triển các mô hình học máy chất lượng cao" và "phát triển IP phần cứng hiệu quả, tốc độ cao" "Tôi đã đưa ra câu trả lời.

Bằng cách làm việc trên cả phần mềm và phần cứng, chúng ta có thể biến điều không thể thành có thể. Tương lai này nằm trong tầm tay. Chúng tôi tin rằng bằng cách cung cấp cho thế giới các công nghệ then chốt của tương lai, chúng ta có thể tạo ra một cách sống nhân đạo hơn.

Dựa trên những bối cảnh và cân nhắc này, LeapMind đã công bố vào tháng 10 năm ngoái rằng họ sẽ phát triển chip AI mới để tăng tốc quá trình xử lý tính toán của các mô hình AI và theo đuổi hiệu suất chi phí hàng đầu trong ngành.

Họ cho biết do sự gia tăng gần đây về quy mô và độ phức tạp tính toán của các mô hình AI, bao gồm các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), chi phí đào tạo các mô hình AI tiên tiến đã tăng đáng kể so với 10 năm trước. Chi phí tăng cao này là một nút thắt lớn trong quá trình phát triển AI.

Để tạo ra một mô hình AI tốt, cần có một số lượng lớn bộ xử lý cho tính toán song song. Việc cung cấp một số lượng lớn bộ xử lý đòi hỏi một ngân sách lớn. Nếu bạn có thể sử dụng một bộ xử lý tiết kiệm chi phí, bạn có thể phát triển các mô hình AI tốt hơn ngay cả với cùng một ngân sách. Nói cách khác, các đặc điểm của bộ xử lý cần thiết cho việc học AI đang chuyển từ hiệu suất tuyệt đối sang hiệu suất giá cả.

Trước những tình huống này, LeapMind đã bắt đầu phát triển các chất bán dẫn bộ xử lý mới (sau đây gọi là "chip AI") để học và suy luận AI, áp dụng công nghệ mà chúng tôi đã tích lũy được trong quá trình phát triển các bộ tăng tốc AI biên. Chip AI mới tập trung vào học và suy luận mô hình AI, với mục tiêu hiệu suất tính toán là 2 PFLOPS (petaflop) và gấp 10 lần giá/hiệu suất của GPU có hiệu suất tương đương. Sản phẩm dự kiến ​​sẽ bắt đầu được xuất xưởng chậm nhất vào năm 2025.

 

Theo báo cáo, chip AI mới có các đặc điểm sau: Được thiết kế để học và suy luận mô hình AI · Tập trung vào các biểu thức bit thấp như Trình điều khiển và Trình biên dịch nguồn mở FP8 Họ nói rằng khi học và suy luận mô hình AI được coi là các tác vụ tính toán, nó có các đặc điểm sau: · Phép nhân ma trận là một nút thắt tính toán, dễ song song hóa và có ít nhánh có điều kiện.

LeapMind nhấn mạnh rằng công ty không nhằm mục đích cải thiện hiệu suất của máy tính thông dụng, mà sử dụng các tính năng trên để được thiết kế riêng cho việc học và suy luận mô hình AI. Ví dụ, vì có ít nhánh có điều kiện trong chương trình, nên số lượng bóng bán dẫn có thể giảm bằng cách bỏ qua đơn vị dự đoán nhánh.

Lý do để nhấn mạnh các biểu thức cấp thấp như fp8 là, theo quan điểm của họ, nút thắt cổ chai tính toán của các mô hình AI là phép nhân ma trận, bao gồm rất nhiều phép nhân và phép cộng. Các bộ nhân có xu hướng là các mạch lớn, nhưng bằng cách sử dụng kiểu dữ liệu có độ rộng bit thấp hơn trước, chẳng hạn như FP8, bạn có thể giảm số lượng bóng bán dẫn cần thiết. Ngoài ra, vì dữ liệu được xử lý nhỏ nên có thể sử dụng hiệu quả băng thông DRAM, vốn đã trở thành nút thắt cổ chai trong những năm gần đây.

Đối với trình điều khiển và trình biên dịch nguồn mở, điều này là do việc phát triển các mô hình AI đòi hỏi một ngăn xếp phần mềm tiên tiến mà không thể được cung cấp bởi một công ty duy nhất. Đã có một hệ sinh thái phần mềm nguồn mở liên quan đến nhiều công ty và để trở thành một phần của hệ sinh thái này, điều quan trọng là phải tham gia cộng đồng với tư cách là phần mềm nguồn mở.

Theo chương trình LeapMind, công ty sẽ công khai thông số kỹ thuật phần cứng nhiều nhất có thể và phát hành phần mềm như trình điều khiển và trình biên dịch theo giấy phép tuân thủ OSI.