Репортаж от Wedoany，Южнокорейская компания в сфере ИИ-полупроводников Mobilint планирует начать массовое производство нейронного процессора (NPU) второго поколения REGULUS до конца текущего года. Недавно компания передала клиентам образцы для оценки (CS), официально вступив в этап полной сертификации продукции.
Генеральный директор Mobilint Донджу Шин (Dongjoo Shin) 9 июля на завтраке-семинаре форума по ИИ-полупроводникам в Сеуле заявил, что клиентские образцы REGULUS уже поступили в коммерческую продажу, а проверка надежности с QRT завершена. Он отметил, что, хотя начало массового производства отстает от зарубежных конкурентов на три-четыре года, текущий момент совпадает с подъемом рынка физического ИИ, и данный чип будет развернут в этой области.
В настоящее время около 90 компаний оценивают продукцию Mobilint (включая REGULUS), что больше по сравнению с примерно 70 компаниями в начале года. Потенциальные клиенты включают LG Electronics, POSCO DX, Doosan Robotics, Kolon Benit, LOTTE Innovate, Shinsegae I&C, Daedong и Intellivix.
REGULUS — это система на кристалле (SoC) размером 17 мм × 17 мм, интегрирующая центральный процессор (CPU), видеокодек, ядро NPU, процессор обработки изображений (ISP) и интеллектуальную собственность (IP) в виде памяти с произвольным доступом (SPM). Чип поддерживает интерфейсы Ethernet и USB, использует память LPDDR4X и изготавливается по 12-нанометровому техпроцессу TSMC.
Процессор ориентирован на такие приложения, как интеллектуальные камеры, ИИ-терминалы самообслуживания, промышленные роботы и сельскохозяйственная техника. Донджу Шин отметил, что компания получает все больше запросов от клиентов, стремящихся заменить китайские чипы, поставляемые такими поставщиками, как Rockchip.
Mobilint также нацелена на локальное развертывание и системы ИИ на конечных устройствах, обеспечивая выполнение ИИ-вычислений на границе сети без необходимости подключения к облаку. Основными конкурентами компании на мировом рынке граничных ИИ-чипов являются платформа Jetson от NVIDIA, Qualcomm и Hailo.
Донджу Шин заявил, что чипы Mobilint имеют значительное преимущество в эффективности по сравнению с продуктами конкурентов. Он отметил, что граничный ИИ требует высокой производительности, конкурентоспособной цены и энергоэффективности. Его чипы позволяют вдвое сократить капитальные затраты (CAPEX) клиентов, снизить эксплуатационные расходы в три-четыре раза и повысить энергоэффективность в пять раз по сравнению с конкурирующими решениями. Он добавил, что по сравнению с облачными вычислениями граничные вычисления обеспечивают меньшую задержку, более высокую безопасность связи и лучшую энергоэффективность.
По словам Донджу Шина, совместимость программного обеспечения является еще одним ключевым фактором дифференциации. Он отметил, что без широкой совместимости невозможно выйти на рынок. Пакет средств разработки (SDK) Mobilint поддерживает 400 моделей ИИ в коммерческой производственной среде, охватывающих большие языковые модели (LLM), модели визуального языка (VLM) и модели визуально-языкового действия (VLA). Донджу Шин заявил, что в настоящее время ни один другой глобальный поставщик граничных ИИ-чипов NPU не поддерживает модели VLA, назвав эту возможность уникальным конкурентным преимуществом Mobilint.
Компания также начала разработку преемника REGULUS, который будет основан на архитектуре на основе чиплетов и изготавливаться по 4-нанометровому техпроцессу. Донджу Шин отметил, что разработка и коммерциализация 4-нанометрового чипа обойдется как минимум в 100 миллиардов вон. Недавно Mobilint привлекла 70 миллиардов вон в ходе раунда финансирования серии C. Чип следующего поколения будет изготавливаться по 4-нанометровому техпроцессу Samsung Electronics, а SEMIFIVE выступит в качестве дизайн-компании. Технология чиплетов объединяет несколько меньших чипов в один процессор, вместо использования одного большого монолитного чипа. По мере расширения функциональности SoC увеличение размера чипа снижает выход годных изделий. Архитектура на основе чиплетов распределяет ключевые функции по нескольким чипам, повышая выход годных и обеспечивая большую масштабируемость.
