반도체 기술에 대한 대담한 도약에서 Cognichip ACI® (Artificial Chip Intelligence)를 구축하기 위해 3,300 만 달러의 종자 기금으로 스텔스를 시작했습니다. 자금 조달 라운드는 이끌었습니다 럭스 캐피탈 그리고 메이필드참여로 FPV 그리고 칸두 벤처.
샌프란시스코에 기반을 둔 스타트 업은 칩 설계에서 가장 큰 장벽 인 금지 비용과 시간을 목표로하고 있습니다. 개발주기가 종종 3-5 년을 초과하고 칩 당 1 억 달러를 초과하면 반도체 공간의 혁신이 급격히 느려졌습니다. 업계 베테랑이 설립했습니다 Aalaei의 질 – 이전에 2 개의 반도체 회사를 공개하고 Centillium Communications의 CEO로 근무한 사람은이를 변경할 계획입니다.
인공 칩 지능 (ACI®)이란 무엇입니까?
Cognichip 플랫폼의 핵심에는 반도체 설계를위한 물리 정보 AI Foundation 모델이 전통적인 도구와 프로세스에서 급격히 벗어난 것입니다. 이 새로운 시스템은 ACI®라고 불리는 DubBred는 AI에 “디자이너 수준의인지 능력”을 소개하여 전체 칩 개발 프로세스를 인간과 같은 추론 및 물리 인식으로 이해, 학습 및 최적화 할 수 있습니다.
이 모델은 단순히 워크 플로를 자동화하지 않고 재정의합니다. ACI®는 반도체 시스템의 물리학에 AI를 포함시킴으로써 전역 및 로컬 변수를 동시에 분석하고, 구성 요소를 병렬로 설계하며, 칩 스택을 통해 제약 조건을 인식 최적화를 수행 할 수 있습니다. 이것 대화 디자인 접근법 수십 년 동안 산업을 제한 한 견고한 직렬 프로세스를 대체합니다.
ACI®의 주요 성능 목표에는 다음이 포함됩니다.
- 개발 시간의 50% 감소: 병렬화 된 AI 구동 설계주기 덕분에
- 비용 감소 75%: 엔지니어링 노동을 최소화하고 중복성을 테스트함으로써
- 더 작고 효율적인 칩: 전력, 성능 및 영역 (PPA) 메트릭의 실시간 최적화를 통해
- 더 큰 적응성: ACI®
왜 이것이 중요한가
AI의 기하 급수적 인 상승에도 불구하고 반도체 혁신이 지연되었습니다. 생성 AI 모델을 몇 주 안에 배포 할 수 있지만, 실행하는 칩을 설계하는 데 여전히 몇 년이 걸립니다. 이 단절에는 병목 현상 하드웨어 발전이 있었고 새로운 참가자가 낙담했습니다.
Cognichip 은이 정면에 직면하고 있습니다. 이 기술을 통해 엔지니어는 인프라보다는 혁신에 집중할 수있어 주요 기업의 모든 사람이 스타트 업 팀에 이르기까지 새로운 칩을 시장에 출시 할 수 있습니다. 더 빠르고 저렴하며 전문 지식이 필요합니다.
Aalaei의 질CEO 및 창립자는 다음과 같이 설명합니다.
“AI 붐 중에도 반도체 스타트 업은 거의 남아 있습니다. 오늘날 2000 년의 200 개에 비해 매년 약 8 개의 VC 지원 칩 스타트 업이 나타납니다. 아이디어 부족 때문이 아닙니다. 시스템이 파손 되었기 때문입니다. ACI®를 사용하면 규칙을 다시 작성하고 있습니다.”
베테랑 팀, 현대 미션
Cognichip의 창립 팀은 AI와 반도체 참전 용사의 WHO ‘s WHO입니다.
- Ehsan Kamalinejad공동 창립자 및 CTO : AWS에서 Apple의 AI 기능 (예 : Photo Memories) 및 개척 강화 학습을 LED
- 시몬 토요일공동 창립자 및 최고 건축가 : Google, Cisco 및 Cadence의 전 수석 건축가
- 오늘 Mehdi소프트웨어 부사장 : KLA의 글로벌 소프트웨어 전 헤드
- stelios diamantidis최고 제품 책임자 : Synopsys ‘AI-Driven DSO.AI 플랫폼 제작자
그들을 지원하는 것은 MIT, Stanford, Berkeley 및 Toronto University와 함께 수학 및 물리학의 올림피아드 메달리스트의 심층 벤치입니다. 이 학제 간 팀은 칩 생성을위한 세계 최초의 진정한인지 엔진이 될 수있는 것을 구축하고 있습니다.
병목 현상에서 돌파구까지
Cognichip은 단지 칩 디자인을 개선하는 것을 목표로하지 않고 그것을 민주화하려고합니다. AI가 대부분의 복잡성을 처리하면서 소규모 신생 기업과 연구팀은 곧 수십억 달러 규모의 회사를 위해 예약 된 칩을 곧 설계 할 수있었습니다.
이것은 큰 영향을 미칩니다.
- AI 인프라맞춤화 된 가속기가 점점 더 필요한 곳
- 의료웨어러블 및 진단을위한 저전력, 고효율 칩이 필요합니다.
- 에너지와트 당 최적화가 미션 크리티컬 인 경우
- 자율 시스템도메인 별 실리콘이 규모로 필요합니다
투자자들은 그것을 더 나은 칩에 베팅하는 것 이상으로보고 있습니다. 혁신 스택 전체 기술 생태계의 경우.
“이것은 도구가 아닙니다. 패러다임 전환입니다.” 말했다 Navin ChaddhaMayfield의 관리 파트너. “Cognichip의 ACI®는 Brute-Force 디자인을 지능적이고 AI 구동 창조물로 대체합니다. 그것은 미래입니다.”
앞으로 도로 : AI 칩, 재창조
반도체 산업은 중추적 인 교차로에 있습니다. 처럼 생성 AI 시스템은 컴퓨팅 수요의 한계를 넓히고 전통적인 칩 설계 방법이 더 이상 속도를 유지할 수 없다는 합의가 커지고 있습니다. 주요 기술 회사는 이제 추론-최적화 된 가속기에서 에지 컴퓨팅, 로봇 공학 및 에너지 효율적인 데이터 센터를위한 도메인 별 프로세서에 이르기까지 AI 전문화 된 칩을 개발하기 위해 경주하고 있습니다.
그러나 병목 현상은 제작이 아니라 설계 상태입니다. 이러한 새로운 칩을 개발하려면 여전히 수년간의 엔지니어링 노력, 대규모 자본 투자 및 심층적 인 도메인 전문 지식 (가장 큰 플레이어를 제외한 모든 플레이어를 제외한 장벽이 필요합니다. AI 모델 개발 속도와 칩 설계 속도 사이의 이러한 불일치는 혁신 스택에서 넓은 간격을 만들고 있습니다.
Cognichip의 비전은 그 차이를 막는 것입니다. ACI®를 소개 함으로써이 회사는 AI가 컴퓨팅을 소비하지 않는 새로운 시대의 토대를 마련하고 있습니다. 이러한 변화는 개인화 된 의료 기기에서 차세대 자율 시스템에 이르기까지 모든 것에 대한 새로운 하드웨어 혁신의 물결을 강화하고 더 빠르고 저렴하며 더 맞춤형 칩을 잠금 해제 할 수 있습니다.
업계가 1 조 파라미터 모델로 이동함에 따라 가장자리에서 실시간 AI민첩하고 최적화 된 개인 정보 보호 의식 칩에 대한 수요는 가속화 될뿐입니다. Cognichip은 칩을 더 빨리 만들기가 아니라 칩 생성 자체를 지능적이고 접근 가능하며 기하 급수적으로 확장 할 수있게 함으로써이 변형의 중심에 위치하고 있습니다.
이 새로운 패러다임에서 소프트웨어와 하드웨어의 구별은 흐르며 가장 중요한 획기적인 획기적인 것은 새로운 알고리즘뿐만 아니라 기계를 설계하는 기계에서 비롯 될 수 있습니다.
게시물 Cognichip은 3,300 만 달러로 스텔스에서 나와“인공 칩 인텔리전스”를 출시하고 반도체 설계를 재창조합니다. 먼저 나타났습니다 Unite.ai.