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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Chinesischer Chip-Designer zielt auf neuronale Netzwerke ab

SAN JOSE, Kalifornien — Ein Unternehmen mit Sitz in Beijing, dessen Anfänge im Design von ASICs für Bitcoin Mining lagen, hat angekündigt, dass es seinen ersten Beschleuniger für maschinelles Lernen testet. BM1680 von Bitmain Technologies ist sowohl für Schulungen als auch Inferenzen bezüglich tiefer neuronaler Netzwerke optimiert.´

Der Chip wird als luftgekühltes Modul mit dem Namen SC1 verkauft. Bitmain gab an, dass es für die neuronalen Netzwerke Alexnet, Googlenet, VGG und Resnet ausgebildet wurde und auch mit den Modellen Caffe, Darknet, Yolo und Yoto2 kompatibel ist.

Zu Bitmains Hauptzielgruppen zählen u.a. die großen Betreiber von Rechenzentren in China: Alibaba, Baidu und Tencent. Das Unternehmen sagte, dass es auch die Entwicklung einer eigenen Dienstleistung des maschinellen Lernens in Betracht zieht.

Bitmain plant, technische Details des Chips in einem Gespräch mit seinem Vorstandsvorsitzenden Micree Zhan bei einer Veranstaltung in Beijing am 8. November bekanntzugeben. Es wird eine breite Palette von Nutzungen anvisiert, darunter Bild- und Spracherkennung, autonome Fahrzeuge und verbesserte Sicherheitskameras.

Bitmain wurde 2013 gegründet und veröffentlichte seinen ersten Chip, einen SHA-256-Beschleuniger für Bitcoin Mining, im November desselben Jahres. Das Unternehmen konnte bis Ende 2014 hohe Umsätze verzeichnen, als Mt.Gox bankrott ging und der Bitcoin-Markt Schiffbruch erlitt.

Es schaffte ein Comeback mit dem BM1384-Chip, als der Bitcoin-Markt im Jahr 2015 wieder zulegte. Führungskräfte gaben in einem aktuellen Bericht an, das Unternehmen habe nun mehr als 600 Mitarbeiter, verkaufe Hunderttausende von Mining-Systemen im Jahr und betreibe sein eigenes Mining-Geschäft.

Ende 2015 beschloss Bitmain, mit der Arbeit an einem Chip für maschinelles Lernen zu beginnen. „Und nun, nach nur anderthalb Jahren, haben wir die Massenproduktion von Chips in der Hand“, sagte Zhan in einer Presseerklärung.

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

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

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