Ubitium, yeni evrensel işlemciyle uç yapay zeka ve daha fazlasının üstesinden geliyor

Kuruluşlar, veri merkezinde ve uçta farklı iş yüklerini nasıl ele aldıklarını optimize etmek için farklı yollar keşfetmeye devam ederken, yeni bir girişim, Konumilginç, maliyet tasarrufu sağlayan bir bilgi işlem yaklaşımıyla gizlilikten ortaya çıktı: evrensel işleme.

Yarı iletken sektörünün duayenleri tarafından yönetilen girişim, yapay zeka çıkarımı veya genel amaçlı görevler için tüm işleme görevlerini tek bir çok yönlü çipte birleştiren bir mikroişlemci mimarisi geliştirdi.

Ubitium, bunun işletmelerin bilişime yaklaşımını dönüştürme potansiyeline sahip olduğunu ve onları farklı özel iş yükleri için farklı türdeki işlemcilere ve işlemci çekirdeklerine güvenme zahmetinden kurtardığını söylüyor. Ayrıca birden fazla risk sermayesi şirketinden 3,7 milyon dolarlık fon sağlanacağını duyurdu.

Ubitium, şu anda bilgisayar kullanımını optimize edebilecek evrensel çipler geliştirmeye odaklandığını söyledi. kenar veya gömülü cihazlarKuruluşların dağıtım maliyetlerini 100 kata kadar azaltmasına yardımcı olur. Ancak mimarinin yüksek oranda ölçeklenebilir olduğu ve gelecekte veri merkezleri için de kullanılabileceğinin altı çizildi.

Uç yapay zeka hesaplama alanındaki bazı yerleşik isimlerle karşı karşıya geliyor: Nvidia, Jetson yonga serisiyle Ve Sima.AI, Modalix ailesiyle birlikteYapay zekaya özgü işlemciler yaratma yarışının büyük veri merkezlerinden daha ayrık cihazlara ve iş yüklerine doğru nasıl ilerlediğini gösteriyor.

Neden hepsi bir arada çip?

Günümüzde, konu bir uç veya gömülü sisteme güç vermek olduğunda, kuruluşlar çip üzerinde sistem (SoC’ler) entegrasyonuna güveniyor birden fazla özel işlem birimi — Genel görevler için CPU’lar, grafikler ve paralel işleme için GPU’lar, hızlandırılmış yapay zeka iş yükleri için NPU’lar, sinyal işleme için DSP’ler ve özelleştirilebilir donanım işlevleri için FPGA’ler. Bu entegre birimler, cihazın beklenen performansı sunmasını sağlamak için birlikte çalışır. Bunun iyi bir örneği, düşük güç tüketimini korurken verimli cihaz içi yapay zeka işleme için genellikle diğer işlemcilerle birlikte NPU’ları kullanan akıllı telefonlar durumudur.

Yaklaşım işe yarasa da, artan donanım ve yazılım karmaşıklığı ve daha yüksek üretim maliyetleri pahasına geliyor ve bu da işletmelerin benimsemesini zorlaştırıyor. Üstüne üstlük, yığın üzerinde bileşenlerden oluşan bir yama çalışması olduğunda, kaynakların yetersiz kullanımı büyük bir sorun haline gelebilir. Temel olarak, cihaz bir AI işlevini çalıştırmadığında, AI iş yükleri için NPU boşta kalacak ve silikon alanını (ve enerjiyi) tüketecektir.

Bu açığı kapatmak için, büyük Amerikan çip şirketleri tarafından lisanslanan 200’den fazla yarı iletken patentine sahip olan Martin Vorbach, evrensel işleme mimarisini geliştirdi. Teknolojiyi geliştirmek için 15 yıl harcadı ve sonunda bunu ticarileştirmek için CEO Hyun Shin Cho ve eski Intel yöneticisi Peter Weber ile birlikte çalıştı.

Shin Cho, mikroişlemci mimarisinin özünde, çipteki aynı transistörlerin farklı işlem görevleri için yeniden kullanılmasına izin verdiğini, böylece tek bir işlemcinin, basit kontrol mantığı için gereken genel bilgi işlemden devasa paralelliğe kadar farklı iş yüklerine dinamik olarak uyum sağlamasına olanak sağladığını açıkladı. veri akışı işleme ve yapay zeka çıkarımı.

“Aynı transistörleri çeşitli iş yükleri için yeniden kullandığımızda, bir dizi yongayı değiştirdiğimizde ve karmaşıklığı azalttığımızda, sistemin genel maliyetini düşürüyoruz. Taban çizgisine bağlı olarak bu, 10x ile 100x arasında bir performans/maliyet oranıdır… Transistörlerin farklı iş yükleri için yeniden kullanılması, işlemcideki genel transistör sayısını büyük ölçüde azaltır; bu da enerji ve silikon alanından daha fazla tasarruf sağlar,” diye ekledi CEO.

Gelişmiş bilişimi erişilebilir hale getirme hedefi

Ubitium, homojen, iş yükünden bağımsız mikroişlemci mimarisiyle geleneksel işlemcileri (CPU’lar, NPU’lar, GPU’lar, DSP’ler ve FPGA’ler) tek ve çok yönlü bir çiple değiştirebileceğini umuyor. Birleştirme (basitleştirilmiş sistem tasarımına ve daha düşük maliyetlere yol açacak), gelişmiş bilgi işlemi daha erişilebilir hale getirecek ve tüketici elektroniği, endüstriyel otomasyon, ev otomasyonu, sağlık hizmetleri, otomotiv, uzay ve savunma alanlarındaki uygulamalar için daha hızlı geliştirme döngülerine olanak tanıyacak.

Mimari aynı zamanda işlemci geliştirmeye yönelik açık kaynaklı talimat seti mimarisi olan RISC-V ile de tamamen uyumludur. Bu, Nesnelerin İnterneti, insan-makine arayüzleri ve robotik.

“Teknolojimiz, yüksek performanslı bilgi işlem dağıtımı ve yapay zeka yeteneklerine yönelik engeli azaltarak, IoT cihazlarının verileri yerel olarak işlemesine ve gerçek zamanlı olarak akıllı kararlar almasına olanak tanıyor. Bu aynı zamanda cihazların farklı sistemlerle sorunsuz bir şekilde uyum sağlamasına ve iletişim kurmasına olanak tanıyarak birlikte çalışabilirlik sorunlarının çözülmesine de yardımcı olacak,” diye açıkladı Cho.

Bu aşamada şirket, FPGA emülasyonu tabanlı bir prototipe sahip teknolojiyle ilgili 18 patente sahip ve dizi boyutları değişen ancak aynı temel evrensel mimariyi ve yazılım yığınını paylaşan bir çip portföyü geliştirmek için harekete geçiyor. Önümüzdeki aylarda geliştirme kitiyle birlikte çok projeli bir yonga plakası prototipini piyasaya sürmeyi ve ilk uç bilgi işlem çiplerini 2026’da müşterilere göndermeyi planlıyor.

Cho, çalışmanın sonuçta, gömülü cihazlardan büyük ölçekli uç bilgi işlem sistemlerine kadar farklı (ve gelişen) performans ihtiyaçları için ölçeklenebilir bilgi işlem çözümleri sunmalarına olanak sağlayacağını söyledi.

“İş yükünden bağımsız işlemcimiz, donanım değişiklikleri olmadan yeni yapay zeka gelişmelerine de uyum sağlayabilecek. Bu, geliştiricilerin en son yapay zeka modellerini mevcut cihazlara uygulamasını sağlayarak donanım değişiklikleriyle ilişkili maliyetleri ve karmaşıklığı azaltacaktır. Donanım ve yazılım katmanlarını ayırarak işlemcimizi, geliştirmeyi basitleştiren ve inovasyonu hızlandıran standart bir bilgi işlem platformu olarak kurmayı hedefliyoruz. farklı sektörler” diye ekledi.