原標題：efinix希望能在物聯網領域引導人工智能 【手機中國新聞】成立6年的初創公司efinix，

原標題：efinix希望能在物聯網領域引導人工智能

【手機中國新聞】成立6年的初創公司efinix，在以英特爾(intel)和xiliinx為主導的fpga現場可編程門陣列（field programmable gate array）技術上創造了一個轉折點，該公司希望其節能芯片能夠引導物聯網內嵌人工智能的市常

在未來幾年，數十億美元的設備，預計將迅速擴展到“邊緣”網絡，如自主車輛和嵌入式物聯網。這就向制造商提出一個難題：制造商希望通過機器學習為設備增加智能，但他們不知道要添加什么，直到他們測試他們的神經網絡，看看在市場上有什么效果。

efinix公司簡介

他們認為，成立6年的初創公司efinix是為了拯救世界。該公司一直在改進可編程芯片的藝術。現在，該公司表示，客戶可以先用其部件測試人工智能的市場，然后，一旦開發出合適的神經網絡，就可以批量生產芯片，為這些網絡服務。

該公司首席執行官薩米·張上周在林利集團秋季處理器大會(linley group fall processor conference)間隙，花了一些時間討論了efinix技術。該會議由德高望重的半導體分析公司林利集團(linley group)主辦。“我的一個客戶是一家來自臺灣的相機公司。”張解釋說：“他們設計和銷售的每一款聯網相機最初可能只有數萬臺。他們不知道如何去追逐擁有數百萬臺設備的產品市場，現在他們可以追求更高的銷量。”

這是機器學習的一部分，當神經網絡使用它在訓練階段所學到的知識來回答新問題時，人工智能在這些邊緣設備上的任務是“推理”。雖然nvidia（芯片廠方）的gpu芯片在數據中心的機器學習訓練階段占據主導地位，但那些在野外、在邊緣地帶要依靠電池供電的設備，需要低功耗的芯片來非常有效地進行推理。

隨著競爭對手的興起，邊緣計算領域的推理芯片市場正在膨脹。另外兩家公司cornami和flex logix也在這方面發力。efinix的解決方案是一種名為“量子”的技術，一方面是將“fpgas”與“asics”相結合，前者的電路可以重新編程，后者的線路在制造時是固定的。

首先從efinix的fpgas開始，嘗試不同的神經網絡，隨著神經網絡的發展改變電路。一旦供應商對他們的設計感到滿意，他們就可以轉向公司的量子組合芯片，該芯片同時使用fpga和asic電路，并為他們完成的設計獲得更大的性能。

efinix提供的芯片

fpga已經成為一種越來越流行的機器學習方法：微軟將其用于“腦波”神經網絡項目，該項目為許多基于云的服務提供動力，如bing和cortana。多年來，fpga市場一直由英特爾(intel)和xilinx主宰微軟(microsoft)在英特爾(intel)上制造。

但altera和xilinx都忽略了新興的優勢市常他們正在制造需要幾十瓦的巨大芯片，而efinix的目標是那些只有1瓦功率的設備，它們可以在這些設備中進行神經網絡加速。“altera和xilinx傳統上專注于高端市場，”張表示。“他們永遠無法成為主流。

雖然fpgas傳統上是一種昂貴的方法，但張表示，與傳統的fpgas相比，其部件的開發成本“要低得多”，僅比傳統的asic貴25%左右，后者是更便宜的解決方案。此外，谷歌還表示，人工智能的“指數”增長正在改變計算的性質

正如張在會上解釋的那樣，量子技術的關鍵在于構成芯片的數千個計算“元素”。傳統的fpga具有計算集群，可以進行神經網絡所需的“多次積累”運算。他們用連接在一起的電線環繞著計算機，在集群之間“路由”信號。但這種設計就像棋盤一樣，當數據從芯片的一個部分傳輸到另一個部分時，最終會導致傳輸堵塞。

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