Efinix可编程芯片：可进一步推动人工智能技术发展-低调大师

Efinix可编程芯片：可进一步推动人工智能技术发展

2017-11-05 614

在 Efinix 公司联合创始人看来，他们研发的可编程芯片应该在正确的时间出现在了正确的地方。如今，工程师们正在努力将人工智能技术（特别是深度学习变体）“压榨”进芯片里，但是却一直受到成本和能耗的限制。

Efinix 公司总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市，他们计划用一种全新的现场可编程门阵列（FPGA）技术来设计芯片，不仅芯片尺寸只有现在的四分之一，而且能耗只有传统芯片的一半，结构也没有过去那么复杂了。Sammy Cheung 是该公司联合创始人、总裁兼首席执行官，他表示，Efinix 公司把此技术称为量子可编程技术。过去，训练人工智能和深度学习需要依赖中央计算机和服务器产生大量数据，而现在，依靠这一系列优化功能组合，可以推动人工智能和深度学习更加轻松。

在过去的几十年时间里，现场可编程门阵列技术的基本架构一直没有任何变化。从高层角

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Petuum 完成九千三百万美元 B 轮融资, 软银领投

根据机器学习基础架构平台开发初创公司Petuum Inc向雷锋网透露，其日前完成金额达九千三百万美元的B轮融资,由软银旗下投资公司领投, A轮投资者尚珹资本跟投。迄今Petuum的融资总额已达一亿八百万美元,成为获投资额度最高的早期人工智能初创公司之一。目前除了在屈指可数的几家大型技术公司内部,人们鲜少见证过任何制式化的真正规模性成功构建和部署机器学习的例子。机器学习的广泛开发和应用一直停滞不前, 人工智能期许远未实现。 Petuum自上次融资以来，一直宣称想创建一个高度灵活通用的人工智能操作系统和虚拟化应用界面, 使广大用户能够轻松构建几乎所有类型的大规模机器学习或深度学习应用功能, 并可同时将多款此类程序插件式地部署在各种企业硬件(包括 CPU 或 GPU 数据中心和物联网)上, 并从单一终端对这些应用程序和硬件进行管理。

2017-11-06

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Michael C. Mayberry博士 Michael C. Mayberry博士英特尔公司副总裁兼英特尔研究院院长 Michael C. Mayberry博士现任英特尔公司副总裁兼英特尔研究院院长，负责英特尔在计算和通信领域的全球研究工作。此外，他还领导公司研究委员会，负责推动英特尔大学定向研究项目的资源调配与优先排序。自从1984年加入英特尔公司并担任制程集成工程师以来，Mayberry博士曾在公司的多个职位任职。作为加州技术开发团队的成员，他开发了EPROM、闪存和逻辑晶圆制造工艺。1994年，他加入晶圆测试技术开发团队，负责英特尔微处理器测试流程的路线图制定与开发工作。2005年，他进入组件研究团队，负责为英特尔的技术开发部门提供未来制程的选项。 Mayberry博士于1983年在加州大学伯克利分校获得物理化学博士学位，并于

2017-11-06

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