Diskussion zu BrainChip Holdings (Seite 1516)
eröffnet am 31.10.17 03:14:28 von
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BrainChip Awarded New Patent for Artificial Intelligence Dynamic Neural Network 22.11,19
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Antwort auf Beitrag Nr.: 61.726.850 von H2OAllergiker am 19.10.19 19:57:47https://yole-i-micronews-com.osu.eu-west-2.outscale.com/uplo…
Trading Spotlight
https://www.industrie-techno.com/article/les-puces-electroni…
"Bio-inspirierte Elektronikchips könnten den Markt in den nächsten zehn Jahren stören", prognostiziert Pierre Cambou, Analyst bei Yole Développement.
Xavier Boivinet
Veröffentlicht am 11.10.2019 um 10:00 Uhr
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Elektronik, Digital & Computer, Computer, Computer
Zum gleichen Thema
Intel stellt ein neuromorphes System mit 8 Millionen Neuronen vor.
Warum der neuromorphe Bildsensor von Chronocam für Intel, Renault und Bosch so interessant ist.
Lawrence Livermore National Laboratory erwirbt einen IBM neuromorphen Supercomputer
IBM rekonstruiert ein "digitales" Nagetierhirn mit 48 neuromorphen Chips.
"Bio-inspirierte Elektronikchips könnten den Markt in den nächsten zehn Jahren stören", prognostiziert Pierre Cambou, Analyst bei Yole Développement.
Yole
Neuromorphe Elektronik, inspiriert vom Gehirn, hat das Potenzial, den Markt im nächsten Jahrzehnt zu stören. Zu diesem Ergebnis kommt die Anfang Oktober veröffentlichte Studie von Yole Développement, einem Beratungsunternehmen, das sich auf das technologische und strategische Marketing von Halbleitern spezialisiert hat. Pierre Cambou, Analyst bei Yole und Mitautor der Studie, erklärt für Industry & Technologies die Trends, die neuromorph sind. Und beschreibt das geplante Szenario.
Was ist Ihrer Meinung nach das Potenzial der neuromorphen Elektronik?
Neuromorphe Elektronik ist, um es einfacher zu machen, elektronische Chips - Sensoren und Prozessoren - inspiriert vom Gehirn. Diese Technologien sind ausgereift, und wir glauben, dass sie das Potenzial haben, den Markt im nächsten Jahrzehnt zu stören, indem sie die Entwicklung der künstlichen Intelligenz begleiten. Heute entwickeln sich gleichzeitig mit neuromorphen Chips auch neuronale Netze, und es besteht eine starke Nachfrage nach effektiver künstlicher Intelligenz. Die Anzahl der Start-ups und die hohen Investitionen in Neuromorphika sind gute Indikatoren dafür, dass diese Technologien den geltenden Markt erreichen werden.
Was sind die Herausforderungen dieser Technologien?
Das Hauptziel ist es, die künstliche Intelligenz effizient zu machen und die Energiekosten zu senken. Das Versprechen ist sehr schön. Die Neuromorphologie könnte drei Probleme lösen, die von aktuellen Hardware-Architekturen im Zusammenhang mit dem Deep Learning aufgeworfen werden. Erstens ist die Verbesserung der Rechenleistung durch den Wechsel zu fortgeschrittenen Technologieknoten nur wenigen großen Unternehmen zugänglich. Dann bereiten die explosionsartige Zunahme der zu verarbeitenden Datenmengen und die Geschwindigkeit des Zugriffs auf Speicher Schwierigkeiten. Schließlich gibt es eine Heizwand: Bei den aktuellen Halbleitertechnologien wird eine Leistung von einem Watt benötigt, um tausend Milliarden Gleitkommaoperationen pro Sekunde (1 W/Teraflops) durchzuführen. Die Leistung wird also durch die verfügbare oder akzeptable Leistung begrenzt. Wir wollen jedoch mobile Objekte, die mit Batterien betrieben werden. Und auf globaler Ebene möchten wir sicherstellen, dass das Internet unseren Energieverbrauch nicht erhöht.......
Welches Szenario sehen Sie vor?
Die Automobil-, Industrie- und Smartphone-Branchen werden die drei Hauptmärkte für Neuromorphika sein. Wir betrachten zwei Bruchpunkte. Erstes 2024. Wir gehen davon aus, dass bio-inspirierte Chips zu diesem Zeitpunkt die ersten Verbraucheranwendungen hervorbringen werden und dass die Industrie sie auf standardisierte Weise nutzen wird. Aber der Markt wird schwach bleiben. Vereinfacht ausgedrückt, wird die technologische Herausforderung bis dahin darin bestehen, die Anzahl der Neuronen und Synapsen zu erhöhen. Dann könnte sich der Markt erholen und im Jahr 2029 rund 7 Milliarden Dollar erreichen. Dieser Horizont markiert einen zweiten Wendepunkt mit der Hybridisierung aufkommender Erinnerungen - zum Beispiel resistive oder Phasenwechsel. Diese Erinnerungen werden eine wichtige Rolle beim späteren Wachstum des Marktes spielen, der bis 2034 rund 26 Milliarden erreichen könnte.
Wie sieht das neuromorphe Ökosystem aus?
Er hat sich verwandelt. Angefangen hat alles mit Caltech in den 1980er Jahren mit Carver Mead, der ein Pionier war. Mehrere Forschungszentren - wie die ETH Zürich - und einige Grossunternehmen - wie IBM oder Intel - starteten dann das Projekt. Aber es gibt einen Übergang zu kleineren Akteuren. Wir glauben, dass das australische Unternehmen Brainchip heute den fortschrittlichsten Vorschlag hat. Und auch das Pariser Startup-Unternehmen Grai Matter Lab ist gut positioniert. Diese Multiplikation von Start-ups ist charakteristisch für eine aufstrebende Technologie. Für uns, und in diesem Punkt verlassen wir uns auf C. Christensen, den Erfinder der Theorie der Störung, sind nur kleine agile Unternehmen in der Lage, die richtige Marktnische zu nutzen, die es ihnen ermöglicht, von den größten Akteuren wegzuwachsen und letztendlich alles umzukehren.
Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator
"Bio-inspirierte Elektronikchips könnten den Markt in den nächsten zehn Jahren stören", prognostiziert Pierre Cambou, Analyst bei Yole Développement.
Xavier Boivinet
Veröffentlicht am 11.10.2019 um 10:00 Uhr
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"Bio-inspirierte Elektronikchips könnten den Markt in den nächsten zehn Jahren stören", prognostiziert Pierre Cambou, Analyst bei Yole Développement.
Yole
Neuromorphe Elektronik, inspiriert vom Gehirn, hat das Potenzial, den Markt im nächsten Jahrzehnt zu stören. Zu diesem Ergebnis kommt die Anfang Oktober veröffentlichte Studie von Yole Développement, einem Beratungsunternehmen, das sich auf das technologische und strategische Marketing von Halbleitern spezialisiert hat. Pierre Cambou, Analyst bei Yole und Mitautor der Studie, erklärt für Industry & Technologies die Trends, die neuromorph sind. Und beschreibt das geplante Szenario.
Was ist Ihrer Meinung nach das Potenzial der neuromorphen Elektronik?
Neuromorphe Elektronik ist, um es einfacher zu machen, elektronische Chips - Sensoren und Prozessoren - inspiriert vom Gehirn. Diese Technologien sind ausgereift, und wir glauben, dass sie das Potenzial haben, den Markt im nächsten Jahrzehnt zu stören, indem sie die Entwicklung der künstlichen Intelligenz begleiten. Heute entwickeln sich gleichzeitig mit neuromorphen Chips auch neuronale Netze, und es besteht eine starke Nachfrage nach effektiver künstlicher Intelligenz. Die Anzahl der Start-ups und die hohen Investitionen in Neuromorphika sind gute Indikatoren dafür, dass diese Technologien den geltenden Markt erreichen werden.
Was sind die Herausforderungen dieser Technologien?
Das Hauptziel ist es, die künstliche Intelligenz effizient zu machen und die Energiekosten zu senken. Das Versprechen ist sehr schön. Die Neuromorphologie könnte drei Probleme lösen, die von aktuellen Hardware-Architekturen im Zusammenhang mit dem Deep Learning aufgeworfen werden. Erstens ist die Verbesserung der Rechenleistung durch den Wechsel zu fortgeschrittenen Technologieknoten nur wenigen großen Unternehmen zugänglich. Dann bereiten die explosionsartige Zunahme der zu verarbeitenden Datenmengen und die Geschwindigkeit des Zugriffs auf Speicher Schwierigkeiten. Schließlich gibt es eine Heizwand: Bei den aktuellen Halbleitertechnologien wird eine Leistung von einem Watt benötigt, um tausend Milliarden Gleitkommaoperationen pro Sekunde (1 W/Teraflops) durchzuführen. Die Leistung wird also durch die verfügbare oder akzeptable Leistung begrenzt. Wir wollen jedoch mobile Objekte, die mit Batterien betrieben werden. Und auf globaler Ebene möchten wir sicherstellen, dass das Internet unseren Energieverbrauch nicht erhöht.......
Welches Szenario sehen Sie vor?
Die Automobil-, Industrie- und Smartphone-Branchen werden die drei Hauptmärkte für Neuromorphika sein. Wir betrachten zwei Bruchpunkte. Erstes 2024. Wir gehen davon aus, dass bio-inspirierte Chips zu diesem Zeitpunkt die ersten Verbraucheranwendungen hervorbringen werden und dass die Industrie sie auf standardisierte Weise nutzen wird. Aber der Markt wird schwach bleiben. Vereinfacht ausgedrückt, wird die technologische Herausforderung bis dahin darin bestehen, die Anzahl der Neuronen und Synapsen zu erhöhen. Dann könnte sich der Markt erholen und im Jahr 2029 rund 7 Milliarden Dollar erreichen. Dieser Horizont markiert einen zweiten Wendepunkt mit der Hybridisierung aufkommender Erinnerungen - zum Beispiel resistive oder Phasenwechsel. Diese Erinnerungen werden eine wichtige Rolle beim späteren Wachstum des Marktes spielen, der bis 2034 rund 26 Milliarden erreichen könnte.
Wie sieht das neuromorphe Ökosystem aus?
Er hat sich verwandelt. Angefangen hat alles mit Caltech in den 1980er Jahren mit Carver Mead, der ein Pionier war. Mehrere Forschungszentren - wie die ETH Zürich - und einige Grossunternehmen - wie IBM oder Intel - starteten dann das Projekt. Aber es gibt einen Übergang zu kleineren Akteuren. Wir glauben, dass das australische Unternehmen Brainchip heute den fortschrittlichsten Vorschlag hat. Und auch das Pariser Startup-Unternehmen Grai Matter Lab ist gut positioniert. Diese Multiplikation von Start-ups ist charakteristisch für eine aufstrebende Technologie. Für uns, und in diesem Punkt verlassen wir uns auf C. Christensen, den Erfinder der Theorie der Störung, sind nur kleine agile Unternehmen in der Lage, die richtige Marktnische zu nutzen, die es ihnen ermöglicht, von den größten Akteuren wegzuwachsen und letztendlich alles umzukehren.
Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator
BrainChip stellt auf der Linley Processor Conference erstmals eine revolutionäre neue Generation neuromorpher Computer vor
ALS PDF HERUNTERLADEN15. OKTOBER 2019
Führungskräfte des Unternehmens stellen Akida, einen fortschrittlichen Spiking Neural Network-Prozessor für Edge-AI-Anwendungen, auf der branchenweit führenden Prozessorveranstaltung vor
SAN FRANCISCO - (BUSINESS WIRE) - Brainchip Holdings Ltd . (ASX: BRN), ein führender Anbieter von hochleistungsfähiger Edge-AI-Technologie mit extrem geringem Stromverbrauch, gab heute bekannt, dass er sein Akida TM Neuromorphic System-on-Chip auf der Linley Fall Processor Conference am 23. und 24. Oktober dem Publikum vorstellen wird das Hyatt Regency Hotel in Santa Clara, Kalifornien.
Anil Mankar, Chief Development Officer, präsentiert am 24. Oktober um 14.00 Uhr im Rahmen der Veranstaltung „Introducing Akida: An Event-Based Processor“: AI at the Edge. In Mankars Präsentation wird Akida vorgestellt, ein ereignisbasierter rekonfigurierbarer Multicore-Prozessor für neuronale Netzwerke. Akida verarbeitet Daten in Form von Spikes, die zeitlich und räumlich verteilt sind. Strom wird nur verbraucht, wenn Spikes verarbeitet werden. Das Gerät kann Inferenzen für standardmäßige neuronale Faltungsnetze ausführen, die mit Rückübertragung in einer ereignisgesteuerten Umgebung trainiert wurden. Das gleiche Gerät kann auch On-Chip-Lernmethoden verwenden, um das Training und die Klassifizierung für native spikende neuronale Netze durchzuführen, wodurch der Strom- und Speicherbedarf in Edge-IoT-Geräten verringert wird.
"Spiking neuronale Netze haben viele attraktive Eigenschaften, wie schnelle Lernfähigkeiten und geringen Rechenaufwand und Speicheraufwand", sagte Mankar. "Ich freue mich sehr, die Gelegenheit zu haben, mit den Teilnehmern der Linley Fall Processor Conference zu teilen, wie die Fähigkeiten von Akida Hunderte neuer Möglichkeiten für Anwendungen eröffnen, die am Rande arbeiten."
Mit der zunehmenden Verbreitung von Intelligenz in Edge-Geräten besteht ein neuer und wachsender Bedarf an schnellen, kleinen und stromsparenden neuronalen Netzwerkprozessoren. Durch neuronale Verarbeitung und Speicherzugriffe am Rande reduziert Akida die für die Host-CPU erforderlichen Rechenressourcen erheblich. Diese beispiellose Effizienz liefert nicht nur schnellere Ergebnisse, sie verbraucht auch nur einen winzigen Bruchteil der Stromressourcen der herkömmlichen KI-Verarbeitung und reduziert die hohen Umwelt- und Wirtschaftskosten für den Betrieb von Hyperscale-Rechenzentren. Akida ist als SNN-Prozessorchip sowie als lizenzierbare Technologie erhältlich, die in andere Hardware und Geräte integriert werden kann, z. Augmented und Virtual Reality (AR / VR),
Auf der Linley Fall Processor Conference, der branchenweit führenden Veranstaltung für Prozessoren, finden technische Präsentationen zu Prozessoren und IP-Cores für KI-Anwendungen, Embedded, Rechenzentrum, Automotive, IoT und Kommunikation statt. Neben mehr als 25 Fachvorträgen von Experten der führenden Unternehmen der Branche wird das Konferenzprogramm eine Keynote-Sitzung umfassen, in der die neuesten Trends in den Bereichen Markt, Technologie, Ausrüstungsdesign und Silizium behandelt werden. Weitere Informationen zur Veranstaltung finden Sie unter https://linleygroup.com/events/event.php?num=47 .....
Quelle: https://ir.brainchipinc.com/press-releases/detail/86/brainch…
ALS PDF HERUNTERLADEN15. OKTOBER 2019
Führungskräfte des Unternehmens stellen Akida, einen fortschrittlichen Spiking Neural Network-Prozessor für Edge-AI-Anwendungen, auf der branchenweit führenden Prozessorveranstaltung vor
SAN FRANCISCO - (BUSINESS WIRE) - Brainchip Holdings Ltd . (ASX: BRN), ein führender Anbieter von hochleistungsfähiger Edge-AI-Technologie mit extrem geringem Stromverbrauch, gab heute bekannt, dass er sein Akida TM Neuromorphic System-on-Chip auf der Linley Fall Processor Conference am 23. und 24. Oktober dem Publikum vorstellen wird das Hyatt Regency Hotel in Santa Clara, Kalifornien.
Anil Mankar, Chief Development Officer, präsentiert am 24. Oktober um 14.00 Uhr im Rahmen der Veranstaltung „Introducing Akida: An Event-Based Processor“: AI at the Edge. In Mankars Präsentation wird Akida vorgestellt, ein ereignisbasierter rekonfigurierbarer Multicore-Prozessor für neuronale Netzwerke. Akida verarbeitet Daten in Form von Spikes, die zeitlich und räumlich verteilt sind. Strom wird nur verbraucht, wenn Spikes verarbeitet werden. Das Gerät kann Inferenzen für standardmäßige neuronale Faltungsnetze ausführen, die mit Rückübertragung in einer ereignisgesteuerten Umgebung trainiert wurden. Das gleiche Gerät kann auch On-Chip-Lernmethoden verwenden, um das Training und die Klassifizierung für native spikende neuronale Netze durchzuführen, wodurch der Strom- und Speicherbedarf in Edge-IoT-Geräten verringert wird.
"Spiking neuronale Netze haben viele attraktive Eigenschaften, wie schnelle Lernfähigkeiten und geringen Rechenaufwand und Speicheraufwand", sagte Mankar. "Ich freue mich sehr, die Gelegenheit zu haben, mit den Teilnehmern der Linley Fall Processor Conference zu teilen, wie die Fähigkeiten von Akida Hunderte neuer Möglichkeiten für Anwendungen eröffnen, die am Rande arbeiten."
Mit der zunehmenden Verbreitung von Intelligenz in Edge-Geräten besteht ein neuer und wachsender Bedarf an schnellen, kleinen und stromsparenden neuronalen Netzwerkprozessoren. Durch neuronale Verarbeitung und Speicherzugriffe am Rande reduziert Akida die für die Host-CPU erforderlichen Rechenressourcen erheblich. Diese beispiellose Effizienz liefert nicht nur schnellere Ergebnisse, sie verbraucht auch nur einen winzigen Bruchteil der Stromressourcen der herkömmlichen KI-Verarbeitung und reduziert die hohen Umwelt- und Wirtschaftskosten für den Betrieb von Hyperscale-Rechenzentren. Akida ist als SNN-Prozessorchip sowie als lizenzierbare Technologie erhältlich, die in andere Hardware und Geräte integriert werden kann, z. Augmented und Virtual Reality (AR / VR),
Auf der Linley Fall Processor Conference, der branchenweit führenden Veranstaltung für Prozessoren, finden technische Präsentationen zu Prozessoren und IP-Cores für KI-Anwendungen, Embedded, Rechenzentrum, Automotive, IoT und Kommunikation statt. Neben mehr als 25 Fachvorträgen von Experten der führenden Unternehmen der Branche wird das Konferenzprogramm eine Keynote-Sitzung umfassen, in der die neuesten Trends in den Bereichen Markt, Technologie, Ausrüstungsdesign und Silizium behandelt werden. Weitere Informationen zur Veranstaltung finden Sie unter https://linleygroup.com/events/event.php?num=47 .....
Quelle: https://ir.brainchipinc.com/press-releases/detail/86/brainch…
https://www.marketwatch.com/press-release/special-edition-of…
Listen to the podcast interview with Mr. Louis DiNardo, President and CEO of BrainChip Holdings Limited (asx:BRN) discussing the company's Akida neural processing core (NPC) and the Edge AI market.
https://www.investorideas.com/Audio/Podcasts/2019/092319-AI-…
BrainChip Holdings Limited, a neuromorphic computing firm, combines neural science with digital technology to produce its Akida neuromorphic system-on-a-chip for edge application. The company's President and CEO, Mr. Louis DiNardo, explained how the technology takes cues from the human brain:
"We've developed, and began to market, what we call an event-based neural network processor," he said. "The technology is inspired by the spiking nature of the human brain. Whenever you, I or anyone sees, hears, thinks or touches anything, our nervous system generates small bioelectrical spikes that create memory. By mimicking brain processing, BrainChip has pioneered a hardware-spiking neural network called Akida."
DiNardo explained the application of the BrainChip's technology on edge computing"
"Akida is exceptionally well-suited to applications at the Edge, where sensor inputs are analyzed at the point of acquisition, rather than transmissions to the cloud or a data centre," he said. "The device is designed to provide a complete, ultra low-power AI edge network for vision, audio and other smart transducer applications. This creates a reduction in system latency, when the time it takes to get from a sample to a decision. Reducing system latency provides a faster response, it's a more power-efficient system, and it can reduce the carbon footprint of data centres."
Expanding on the idea of carbon footprint reduction, DiNardo highlights the advantages of edge computing over alternatives such as the cloud.
"Data centres are basically power hogs," he said. "They suck up a lot of power, and when you can do analysis at the edge and only go back to the central processing unit, the data centre or the cloud to make decisions on metadata, you can reduce the overall carbon footprint of the data centre."
"Our belief is that smart vision systems, including consumer, industrial, [and] the internet-of-things present a target-rich environment. Acoustic analysis and smart sensors in a wide array of end use-cases, including very good opportunities in the automotive industry and cybersecurity also offer great promise.
https://www.investorideas.com/Audio/Podcasts/2019/092319-AI-…
Listen to the podcast interview with Mr. Louis DiNardo, President and CEO of BrainChip Holdings Limited (asx:BRN) discussing the company's Akida neural processing core (NPC) and the Edge AI market.
https://www.investorideas.com/Audio/Podcasts/2019/092319-AI-…
BrainChip Holdings Limited, a neuromorphic computing firm, combines neural science with digital technology to produce its Akida neuromorphic system-on-a-chip for edge application. The company's President and CEO, Mr. Louis DiNardo, explained how the technology takes cues from the human brain:
"We've developed, and began to market, what we call an event-based neural network processor," he said. "The technology is inspired by the spiking nature of the human brain. Whenever you, I or anyone sees, hears, thinks or touches anything, our nervous system generates small bioelectrical spikes that create memory. By mimicking brain processing, BrainChip has pioneered a hardware-spiking neural network called Akida."
DiNardo explained the application of the BrainChip's technology on edge computing"
"Akida is exceptionally well-suited to applications at the Edge, where sensor inputs are analyzed at the point of acquisition, rather than transmissions to the cloud or a data centre," he said. "The device is designed to provide a complete, ultra low-power AI edge network for vision, audio and other smart transducer applications. This creates a reduction in system latency, when the time it takes to get from a sample to a decision. Reducing system latency provides a faster response, it's a more power-efficient system, and it can reduce the carbon footprint of data centres."
Expanding on the idea of carbon footprint reduction, DiNardo highlights the advantages of edge computing over alternatives such as the cloud.
"Data centres are basically power hogs," he said. "They suck up a lot of power, and when you can do analysis at the edge and only go back to the central processing unit, the data centre or the cloud to make decisions on metadata, you can reduce the overall carbon footprint of the data centre."
"Our belief is that smart vision systems, including consumer, industrial, [and] the internet-of-things present a target-rich environment. Acoustic analysis and smart sensors in a wide array of end use-cases, including very good opportunities in the automotive industry and cybersecurity also offer great promise.
https://www.investorideas.com/Audio/Podcasts/2019/092319-AI-…
Hier zwei links von einem User von Hotcopper.. uiux
1,810 Posts.
446
16/09/19
12:49
Post #: 40436430
I was somewhat hesitant to post these as I believed them to be confidential, but I realised the supplier of the documentation has posted them publicly. Either way, I know many of us here enjoy reading as much as possible about Akida.
Akida Execution Engine (AEE) User Guide
http://tech-writing-graphics.com/wp-content/uploads/2019/04/…
Akida CNN2SNN Toolkit
http://tech-writing-graphics.com/wp-content/uploads/2019/06/…
Can't wait for the general release of the AEE.
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446
16/09/19
12:49
Post #: 40436430
I was somewhat hesitant to post these as I believed them to be confidential, but I realised the supplier of the documentation has posted them publicly. Either way, I know many of us here enjoy reading as much as possible about Akida.
Akida Execution Engine (AEE) User Guide
http://tech-writing-graphics.com/wp-content/uploads/2019/04/…
Akida CNN2SNN Toolkit
http://tech-writing-graphics.com/wp-content/uploads/2019/06/…
Can't wait for the general release of the AEE.
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