DeepCube推出深度學習軟件加速器以實現(xiàn)實際AI部署

DeepCube 宣布推出唯一基于軟件的推理加速器，該加速器可大幅提高任何現(xiàn)有硬件上的深度學習性能。

如今，深度學習部署非常有限，并且主要針對云進行了優(yōu)化。并且，即使在這些情況下，由于密集的計算需求，它們也會產(chǎn)生大量的處理成本，顯著的內(nèi)存需求以及昂貴的電源成本。這些挑戰(zhàn)也困擾著在邊緣設(shè)備上進行深度學習部署，包括無人機，移動設(shè)備，安全攝像機，農(nóng)業(yè)機器人，醫(yī)療診斷工具等，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的當前規(guī)模和速度限制了它們的潛力。

DeepCube專注于深度學習技術(shù)的研發(fā)，這些技術(shù)可改善AI系統(tǒng)的實際部署。該公司的眾多專利創(chuàng)新包括更快，更準確地訓練深度學習模型的方法，以及在智能邊緣設(shè)備上大大提高的推理性能的方法。DeepCube的專有框架可以部署在數(shù)據(jù)中心和邊緣設(shè)備中的任何現(xiàn)有硬件(CPU，GPU，ASIC)之上，從而使速度提高和內(nèi)存減少超過10倍。

DeepCube聯(lián)合創(chuàng)始人Eli David博士說：“許多深度學習框架是由研究人員為研究人員開發(fā)的，不適用于商業(yè)部署，因為它們受到技術(shù)限制和現(xiàn)實應(yīng)用中高成本要求的阻礙。” 。“ DeepCube的技術(shù)可以在自動駕駛汽車，農(nóng)業(yè)機械，無人機中實現(xiàn)真正的深度學習功能，甚至可以幫助潛在地監(jiān)視和預防未來的全球健康危機，就像我們在2020年面臨的危機一樣。”

受到人腦在幼兒時期的發(fā)育方式的啟發(fā)，DeepCube的專利技術(shù)在訓練階段不斷重構(gòu)和稀疏深度學習模型，以保持高精度并大大減小AI模型的大小。幾家最大的半導體公司已經(jīng)在使用DeepCube的技術(shù)來顯著提高速度，并減少用于深度學習推理的內(nèi)存，同時降低精度。

DeepCube由Eli David博士和Yaron Eitan博士共同創(chuàng)立，他們不僅在深度學習研究和實際執(zhí)行中，而且在技術(shù)企業(yè)家精神方面都擁有數(shù)十年的經(jīng)驗。 Eli David博士 是領(lǐng)先的深度學習專家，在領(lǐng)先的人工智能期刊和會議上發(fā)表了五十多篇論文，主要關(guān)注深度學習和遺傳算法在各種現(xiàn)實世界中的應(yīng)用。在加入DeepCube之前，David博士與他人共同創(chuàng)立了世界經(jīng)濟論壇技術(shù)先驅(qū)Deep Instinct，并且是第一家將深度學習應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全的公司。Yaron Eitan是一位連續(xù)技術(shù)企業(yè)家和投資者，擁有三十多年的經(jīng)驗，他將用于指導DeepCube的業(yè)務(wù)執(zhí)行。

“我們通過POC產(chǎn)生的初步改進表明，該技術(shù)可以在任何部門或行業(yè)的整個AI部署市場中實現(xiàn)真正的深度學習功能，這對于AI繼續(xù)滲透新市場并極大地改進AI流程至關(guān)重要。 DeepCube聯(lián)合創(chuàng)始人Yaron Eitan補充說，像醫(yī)學領(lǐng)域這樣的行業(yè)最需要它。

迄今為止，DeepCube已經(jīng)獲得了四項專利，此外還申請了另外四項專利。