A的前任负责人创立，已经在一个隐形模式下运营了10年。KnuEdge最近从隐形的模式中走出，并让全世界知道他们从一个匿名的投资人获取1亿美元的投资用来开发一个新的“神经元芯片”。

　　LambdaFabric本质上是为在高要求的运算环境下向上拓展至512000台设备而设计，机架至机架延迟时间只有400毫微秒，低功耗的256核处理器。

　　KNUPATH技术以生物学原理为基础，将会重新定义数据中心和消费设备市场中的芯片级/系统级计算。

　　对比其他相似的芯片，这个芯片技术应提供2倍到6倍的性能优势，并且公司已经通过销售他们的样机系统获得了收入。在“KnuEdge伞形结构”下，KnuEdge由3个单独的公司组成，KnuPath提供他们的芯片，KnuVerse提供通过验证的军事级的语音识别和验证技术，Knurld.io是一个允许开发者们去简单地融合语音验证到他们的专利产品的公共云API服务（Public cloud API service）。KnuEdge宣称，现在只需要对着麦克风说几个词就可以做到验证电脑、网络、移动应用和物联网设备。以后再也不用记住密码将会是一件多棒的事情？

　　这个公司已经被英特尔收购了，但我觉得我还是有必要介绍一下这个公司。Nervana创立于2014年，位于圣地亚哥的初创公司Nervana Systems已经从20家不同的投资机构那里获得了2440万美元资金，而其中一家是十分受人尊敬的德丰杰风险投资公司（Draper Fisher Jurvetson，DFJ）。

　　在·The Nervana Engine（将于2017年问世）是一个为深度学习专门定做和优化的ASIC芯片。这个方案的实现得益于一项叫做High Bandwidth Memory的新型内存技术，同时拥有高容量和高速度，提供32GB的片上储存和8TB每秒的内存访问速度。该公司目前提供一个人工智能服务“in the cloud”，他们声称这是世界上最快的且目前已被金融服务机构、医疗保健提供者和政府机构所使用的服务，他们的新型芯片将会保证Nervana云平台在未来的几年内仍保持最快的速度龙8long8。

　　由余凯创立于2015年的初创企业Horizon Robotics（地平线机器人）已经从包括Sequoia和传奇的风险资本家Yuri Milner等投资人获得了未透露金额的种子基金。龙8long8唯一官方网站后来更是获得了已经获得了晨兴、高瓴、红杉、金沙江、线性资本、创新工场和真格基金的联合投资。他们正在着手于建立一个一站式人工智能解决方案，定义“万物智能”，让生活更便捷、更有趣、更安全。

　　地平线致力于打造基于深度神经网络的人工智能 “大脑” 平台 - 包括软件和芯片，可以做到低功耗、本地化的解决环境感知、人机交互、决策控制等问题。

　　其中，软件方面，地平线做了一套基于神经网络的 OS，已经研发出分别面向自动驾驶的的 “雨果” 平台和智能家居的 “安徒生” 平台，并开始逐步落地。硬件方面，未来地平线机器人还会为这个平台设计一个芯片——NPU （Neural Processing Unit） ，支撑自家的 OS，到那时效能会提升 2-3 个数量级（100-1000 倍）。

　　安徒生平台方面，今年3月 上海的家博会上，地平线机器人展示了与家电大厂合作的智能家电，近期还会推出其他新品。雨果平台方面，今年3月9日奇点汽车发布会上，地平线机器人首次展示了基于雨果平台的 ADAS（先机辅助驾驶系统）原型系统。据悉，世界某知名tier-1 汽车零部件供应商的 ADAS 系统也确定将采用地平线研发的单目感知技术。

　　创立于2015年的krtkl致力于创造“一个微小的无线电脑用来创造一些完全不同的东西”。技术人将会迷恋Snickerdoodle，一个双核ARM处理器、FPGA、WIFI、蓝牙，起价于65美元，“以最小、最难做、最实惠赋能机器人、无人机和计算机视觉等的平台”。这个产品事实上是通过众筹获得了超过16万美金的资金。最新的信息是说他们已经收到了Snickerdoodle初级版本，并且很快就会出货。

　　这款开拓板是基于XilinxZynq SoC，集成了ARM处置器和可编程FPGA。用户甚至可以经过手机上的专用APP对其举行编程，供230个用户可用的I/O接口，应用灵巧兼容很多扩展板卡，其特征如次：

　　这款开拓板的一大亮点是不仅支援传统的MicroUSB程序烧写，终端调试等效能，还支援手机终端操控，应用官方供的Apps，经过Wi-Fi连接开拓板，用户可以下载程序，管脚把持，管脚复用以及体系把持能效能。

　　Eyeriss事实上还不是一个初创公司，但是因为它是由MIT开发并且获得了大量的媒体报道，所以我们不能从这个名单中排除它。Eyeriss是一个高效能的深度卷积神经网络（CNN）加速器硬件，架构图如下：

　　MIT 表示，该芯片内建168 个核心，专门用来部署神经网路（neural network），效能为一般行动GPU 的10 倍，也因其效能高，不需透过网路处理资料，就能在行动装置上直接执行人工智慧演算法。其具有辨识人脸、语言的能力，可应用在智慧型手机、穿戴式装置、机器人、自动驾驶车与其他物联网应用装置上。

　　而MIT 研究出的Eyeriss 芯片之所以能大量提升效能，关键便在于最小化GPU 核心和记忆体之间交换资料的频率（此运作过程通常会消耗大量的时间与能量），且一般GPU 内的核心通常共享单一记忆体，但Eyeriss 的每个核心拥有属于自己的记忆体。

　　此外，Eyeriss 芯片还能在将资料传送到每一个核心之前，先进行资料压缩，且每一个核心都能立即与邻近的核心直接沟通，因此若需要共享资料，核心们不需要透过主要记忆体就能传递。

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