發力深度學習晶元 Hailo要成為自動駕駛汽車數據處理的渦輪增壓器

雷鋒網按：自動駕駛行業可不止衝鋒在前的那幾家巨頭！

近日以色列人工智慧新創公司 Hailo Technologies 完成了 A 輪融資，一次拿到了 1250 萬美元，未來這些資金將用於深度學習晶元的開發，幫助邊緣計算設備（Edge Computing 是一種在物理上靠近數據生成位置的數據處理方法，可就近提供最近端服務）完成實時處理高解析度感測器數據的任務。

據 Markets and Markets 報道，到 2020 年邊緣計算的市場規模將達 67.2 億美元。同時，IC Insights 也指出，2021 年車載集成電路全球銷售額將突破 429 億美元。此外，別忘了整個汽車行業對 ADAS 系統的追逐，光是為深度學習演算法提供算力就能賺的盆滿缽滿。

在 2017 年的一份自動駕駛研究報告中，麥肯錫曾表示，ADAS 系統的部署量已經從 2014 年的 9000 萬套衝到了 2016 年的 1.4 億套。

「由於自動駕駛和 ADAS 系統都要求低延遲，因此將卷積神經網路融合進車載硬體相當必要。」IEEE Fellow Tom Coughlin 解釋道。「只有快速且訓練有素的深度學習系統才能像人類駕駛員一樣在電光火石之間做出決定，幫助車輛躲避事故，這樣才算得上一個合格的自動駕駛系統。」

Hailo 研發的新型深度學習晶元將用於運行 AI 應用，未來它將涉足無人機、智能家居設備、AR/VR 平台和可穿戴設備等市場。不過 Hailo 的主要目標還是出行市場，自動駕駛汽車將享有絕對的優先順序。據悉，晶元樣品有望於 2019 年上半年正式面世。

「我們相信，現在的計算解決方案在資源上嚴重受限，無法滿足神經網路大規模應用的需要。」 Hailo 公司 CEO Orr Danon 說。「在我們看來，關鍵的不足深埋在計算機架構中。現有架構還是為基於規則的傳統軟體設計的，如果沒有我們的技術，它根本無法勝任最先進的深度學習應用。畢竟我們不但要脫離龐大的數據中心，還要保證邊緣計算設備在功耗和成本上取得平衡。我們相信，這項技術將帶來大量有趣的新用例，而汽車行業會最先受益。」

「Hailo 正在搭建新的處理器架構，新架構將大幅提升深度學習任務的效率。」Danon 補充道。

Danon 指出，現階段要想用深度學習演算法實時處理全高清攝像頭數據，就需要一個火力全開的數據中心級 GPU，而光是一個感測器，能耗都高達 100 瓦。

「在研發階段，這樣的功耗還能接受，畢竟測試車的後備箱里都裝著巨大的計算設備。」Danon 解釋道。「用了我們的技術後，幾瓦的功耗就能完成相同任務，為大規模部署鋪路。無論是 ADAS 系統還是未來的自動駕駛汽車，都能從中受益。」

資深投資人 Eli Nir 表示，Hailo 擁有世界級的研發團隊和創新設計，它的晶元是邊緣計算設備機器學習處理的最佳拍檔。

「我們非常高興能為 Hailo 提供 A 輪融資。」Eli Nir 說道。「我們相信，在尋找 AI/機器學習處理最佳解決方案上，Hailo 是業內的領軍廠商。它們在邊緣計算領域的創新解決方案能在多個行業打出自己的一片天地。」

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