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[導(dǎo)讀] 解決了人工智能模型落地方面最大的瓶頸-能源成本-與行業(yè)及以往耐能的芯片相比,KL730在能效方面的進(jìn)步達(dá)到了3到4倍。 KL730芯片提供每秒0.35 - 4 tera有效計算能力,支持最先進(jìn)的輕量級GPT大語言模型,如nanoGPT等。 深圳2023年8月16日...

  • 解決了人工智能模型落地方面最大的瓶頸-能源成本-與行業(yè)及以往耐能的芯片相比,KL730在能效方面的進(jìn)步達(dá)到了34倍。
  • KL730芯片提供每秒0.35 - 4 tera有效計算能力,支持最先進(jìn)的輕量級GPT大語言模型,如nanoGPT等。

深圳2023年8月16日 /美通社/ -- 2023年8月15日,總部位于圣迭戈,以開創(chuàng)性的神經(jīng)處理單元(NPU)而聞AI公司耐能,今日宣布發(fā)布KL730芯片。KL730集成了車規(guī)級NPU和圖像信號處ISP),并將安全而低能耗的AI能力賦能到邊緣服務(wù)器、智能家居及汽車輔助駕駛系統(tǒng)等各類應(yīng)用場景中。

KL730作為耐能最新款芯片,從設(shè)計之初就以實現(xiàn)AI功能為目的,并突破了多項節(jié)能及安全的技術(shù)創(chuàng)新。該芯片具備多通道接口,可無縫接入圖像、視頻、音頻和毫米波等各種數(shù)字信號,支持多類行業(yè)的人工智能應(yīng)用開發(fā)。

耐能推出最新款A(yù)I芯片KL730,驅(qū)動輕量級GPT解決方案的大規(guī)模應(yīng)用


該芯片還解決了目前人工智能的廣泛瓶頸之一:普遍的低能效硬件導(dǎo)致的系統(tǒng)高成本。

在該芯片的研發(fā)上,KL730在能效方面取得了極大的進(jìn)步,能效比相較于過往耐能的芯片提升了3至4倍,且比主要行業(yè)同等產(chǎn)品提高了150%~200%。

耐能創(chuàng)始人兼CEO劉峻誠表示:"運(yùn)行AI功能需要專用AI芯片,其體系架構(gòu)與我們以前了解的芯片完全不同。簡單地重新使用相鄰技術(shù)(如圖形處理專用的GPU芯片),並不能很好地勝任這項工作。KL730將會是邊緣AI的革新者。憑借其前所未有的效率和對Transformer等框架的支持,我們正在為千行百業(yè)提供強(qiáng)大的AI能力,在極具安全性和保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的情況下充分發(fā)揮人工智能的潛力。"

耐能長期專注于邊緣AI,并研發(fā)了一系列輕量且可擴(kuò)展的AI芯片,以安全地推動AI能力的發(fā)展。2021年,耐能發(fā)布了首款支持Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的邊緣AI芯片KL530。而Transfomer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是所有GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型的基礎(chǔ)。KL730芯片進(jìn)一步豐富該產(chǎn)品系列,提供每秒0.35 - 4 tera有效計算能力,擴(kuò)展了支持最先進(jìn)的輕量級GPT大語言模型(如nanoGPT)的能力。

KL730具有獨(dú)特的定位,可以改變AIot領(lǐng)域的安全性,從而使用戶能夠部分或完全離線地在終端運(yùn)行GPT模型。該芯片配合耐能的私有安全邊緣AI網(wǎng)絡(luò)Kneo,讓AI運(yùn)行在用戶的邊緣設(shè)備上,從而讓他們更好地數(shù)據(jù)隱私。這些應(yīng)用是全行業(yè)的:從企業(yè)服務(wù)器解決方案到智能駕駛車輛再到以AI驅(qū)動的醫(yī)療設(shè)備,所增加的安全性允許設(shè)備之間進(jìn)行更大的協(xié)作,同時保護(hù)數(shù)據(jù)的安全。例如,工程師可以設(shè)計新的半導(dǎo)體芯片,而無需與大型云公司運(yùn)營的數(shù)據(jù)中心共享機(jī)密數(shù)據(jù)。

自2015年成立以來,耐能以可重構(gòu)的NPU架構(gòu)獲得諸多行業(yè)內(nèi)認(rèn)可,并獲得獎項。例如IEEE Darlington Award。使用耐能芯片的終端產(chǎn)品已進(jìn)入多個行業(yè)領(lǐng)域,從AIoT到智能駕駛及邊緣服務(wù)器,包含豐田、廣達(dá)電子、中華電信、松下、韓華等諸多企業(yè)。

KL730不久即可提供樣品給設(shè)備制造商。欲了解更多信息,并探討KL730的無限可能性,請訪問以下網(wǎng)站:

https://www.kneron.com/.

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