El diseñador chino de chips apunta a las redes neuronales

SAN JOSÉ, Calif. — Una empresa con sede en Pekín que empezó diseñando circuitos integrados para aplicaciones específicas (ASIC por sus siglas en inglés) para la minería de bitcoin ha anunciado que está probando su primer acelerador para el aprendizaje automático. El BM1680 de Bitmain Technologies se ha optimizado para entrenar y ayudar a inferir a las redes neuronales profundas.

El chip se vende con un módulo ventilado denominado SC1. Bitman señala que lo ha diseñado para las redes neuronales Alexnet, Googlenet, VGG y Resnet y que también es compatible con los modelos Caffe, Darknet, Yolo y Yoto2

Bitmain cuenta entre sus principales objetivos con los grandes operadores de centros de proceso de datos de China: Alibaba, Baidu y Tencent. Señala también que se está planteando la contrucción de su propio servicio de aprendizaje automático.

La compañía piensa publicar detalles técnicos del chip en una charla de su director ejecutivo, Micree Zhan, en un evento que se celebrará en Pekín el 8 de noviembre. Apunta a una gran variedad de usos, incluido el reconocimento de imagen y voz, los vehículos autónomos y la mejora de las cámaras de seguridad.

Bitmain se fundó en 2013 y lanzó su primer chip, un acelerador SHA-256 para la minería de bitcoin, en noviembre de ese mismo año. Cosechó buenas ventas hasta finales de 2014, cuando la casa de cambio de bitcoin Mt. Gox quebró, hundiendo el mercado de bitcoin.

La compañía volvió con un chip BM1384 cuando resurgió el mercado de bitcoin en 2015. La dirección de la empresa afirmaba en un informe reciente que ahora tiene más de 600 empleados, vende cientos de miles de sistemas de minería al año y gestiona su propio negocio de minería.

A finales de 2015, Bitmain decidió empezar a trabajar en un chip de aprendizaje automático. “Ahora, después de solo año y medio, disponemos de chips de fabricación en serie”, comentó Zhan en un comunicado de prensa.

— Rick Merritt, Silicon Valley Bureau Chief, EE Times
Original article: https://www.eetimes.com/document.asp?doc_id=1332501

Notice: Translated from English to Spanish by Bitmain. Bitmain is responsible for any grammatical mistakes or inaccuracies caused because of translation.

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