Стартап по производству чипов, основанный в 2025 году Сюй Фэйсяном, бывшим архитектором GPU в Nvidia, разрабатывает процессор, созданный с нуля для физического ИИ — роботов и машин, которые воспринимают, рассуждают и действуют в реальном мире. Его первый продукт, Y10, призван сократить полный цикл восприятия, вывода и действия до менее чем одной миллисекунды, рассказал Сюй китайскому стартап-изданию Cyzone в интервью, опубликованном 10 октября.
Сюй утверждает, что большинство современных роботов обходятся центральными процессорами (CPU), графическими процессорами (GPU) и чипами для автономного вождения. По его словам, GPU предназначены для обработки больших языковых моделей, а не для непрерывного цикла, в котором робот воспринимает окружающую среду, действует, а затем корректирует свои действия с высокой частотой на основе обратной связи. Для физического ИИ важным показателем является время выполнения всего цикла и его стоимость с точки зрения энергопотребления и денег, а не только пиковые значения TOPS. Он оценивает, что архитектура чипа составляет около 70% от полезности параллельного процессора, а программное обеспечение — 30%.
В отличие от ASIC с фиксированной функцией, Y10 представляет собой универсальный процессор, управляемый пользовательским, высокопрограммируемым набором инструкций, что позволяет ему идти в ногу с изменениями в моделях роботов. Согласно более ранним материалам компании, дизайн основан на архитектуре под названием SomaArch. Сюй сообщил, что ключевые члены команды работали над несколькими поколениями GPU Nvidia и довели крупные чипы, включая 6-нанометровые, от проектирования до массового производства, а набор инструкций разработан для облегчения миграции инженеров.
Компания заявляет, что проводит тестирование с ведущими китайскими производителями роботов. По сравнению с используемыми сегодня клиентами конфигурациями x86 плюс Orin, результаты моделирования показывают пятикратное увеличение общей производительности при снижении затрат на 80%. Это собственные симулированные данные компании, а не измерения на кремнии; Сюй отметил, что симуляции команды обычно дают результаты с погрешностью до 3% от окончательных. Разработка чипа прошла более половины пути, а версия вычислительной платформы на FPGA запланирована на конец этого года, чтобы клиенты могли тестировать реальное оборудование.
Первой целью являются промышленные роботизированные манипуляторы, а не гуманоиды. Ссылаясь на партнера, Сюй сказал, что существующие манипуляторы выполняют только около 2% ручных операций на реальных производственных линиях. Компания также рассматривает возможность создания небольших серверов с моделями мира на базе своих чипов. По словам Сюя, вычислительная мощность современных роботов находится примерно на уровне процессора 386 в 1985 году.
СМОТРИТЕ ТАКЖЕ:Infinigence AI открывает исходный код APXInf для локального вывода на Jetson Thor · Кривые обучения с подкреплением для MTT S5000 от Moore Threads соответствуют основным GPU (r=0.976); двухручные ~92%
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
