أعلنت Hailo ، وهي شركة لتصنيع شرائح AI ومقرها تل أبيب ، اليوم أنها تقوم الآن بأخذ عينات من رقائق Hailo -8 ، وهي الأولى من معالجاتها التعليمية العميقة.


 تعد الشريحة الجديدة بما يصل إلى 26 عملية تيرا في الثانية (TOPS) وتقوم الشركة الآن باختبارها مع عدد من العملاء المختارين ، معظمهم في صناعة السيارات. ظهرت هايلو لأول مرة على الرادار العام الماضي ، عندما جمعت سلسلة من الفئة "أ" بقيمة 12.5 مليون دولار. في ذلك الوقت ، كانت الشركة لا تزال تنتظر العينات الأولى من رقائقها. الآن ، تقول الشركة إن Hailo-8 سوف يتفوق على جميع معالجات الحافة الأخرى ويفعل ذلك بحجم أصغر وبمتطلبات ذاكرة أقل. "من خلال تصميم بنية تعتمد على الخصائص الأساسية للشبكات العصبية ، يمكن للأجهزة المتطورة الآن تشغيل تطبيقات تعليمية عميقة على نطاق واسع بكفاءة وفعالية واستدامة أكثر من الحلول التقليدية ، مع تقليل التكاليف بشكل كبير" ، تشرح الشركة.

 تجادل الشركة أيضًا بأن شيبتها تتفوق على Javier Xavier AGX المماثلة لـ Nvidia في بعض المعايير ، وكل ذلك مع استخدام طاقة أقل وبالتالي تشغيل أكثر برودة - شيء مهم بشكل خاص في أجهزة إنترنت الأشياء الصغيرة. سيتعين علينا أن نرى ما إذا كان هذا ينجح في الممارسة العملية بمجرد أن يدير المهندسون أيديهم على هذه الرقائق ، بالطبع ، لكن لا شك أن الطلب على رقائق AI على الحافة مستمر في الزيادة.

 قبل بضع سنوات ، بعد كل شيء ، تحول السوق من التركيز على مركزية جميع العمليات في السحابة إلى الانتقال إلى الحافة ، في محاولة لتحسين الكمون وتقليل تكلفة عرض النطاق الترددي وتوفير منصة أكثر استقرارًا لا تعتمد على اتصال الشبكة. مثل Mobileye قبل ذلك (التي استحوذت عليها Intel لاحقًا) ، تعمل Hailo مع مصنعي المعدات الأصلية وموردي المستوى 1 في صناعة السيارات لعرض شرائحها في السوق ، ولكنها تبحث أيضًا عن قطاعات أخرى ، بما في ذلك منتجات المنزل الذكي وأي صناعة أخرى حيث هناك حاجة إلى رقاقة AI عالية الأداء للكشف عن الكائنات وتقسيمها ، على سبيل المثال.

 وقال أور دانون ، الرئيس التنفيذي لشركة هايلو: "في السنوات الأخيرة ، شهدنا قائمة متزايدة باستمرار من التطبيقات التي تم فتحها بواسطة التعلم العميق ، والتي أصبحت ممكنة بفضل وحدات معالجة الرسومات على مستوى الخادم". ومع ذلك ، نظرًا لأن الصناعات تعمل على نحو متزايد بل وتحولها منظمة العفو الدولية ، فهناك حاجة ماسة إلى بنية مماثلة تحل محل معالجات الماضي ، مما يتيح التعلم العميق لتشغيل الأجهزة على الحافة. تم تصميم رقاقة Hailo من الألف إلى الياء للقيام بذلك. "