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官网，成立于2021年，总部位于加州，旨在为边缘设备放大和启用强大的机器学习功能。通过创建深度学习模型，在AI应用程序和边缘的各种设备之间架起桥梁，可以提高AI的速度、准确性和效率。
目前，虽然人工智能技术已经在所有可以想象的领域改善了我们的生活，但对于日益多样化的边缘硬件，还没有高效的AI解决方案。因此模型部署需要反复的手工设计和训练迭代，耗费大量的资源和时间
核心产品是模型设计平台，可以自动为GPU甚至微MCU进行模型协同设计、训练和部署。
“对于每个ML应用，我们都提供了一套定制的模型架构和运行时库，以便在边缘设备上高效执行。给定目标硬件设备，我们的平台探索不同组合的广阔空间，然后搜索每个设备的最佳设计，而无需重复训练。通过我们的协作设计方法，部署的模型将在速度和内存消耗减少方面有一个数量级的提高，而不会牺牲太多的准确性。」
通过弥合AI应用与其对硬件的高要求之间的差距，我们可以加速AI在边缘设备上的部署，尤其是计算机视觉。由于开发人员不再需要针对特定芯片和器件手动优化ML模型，不同边缘设备上的ML任务速度可以提升10倍，而工程工作量仅为1/10，不仅大幅提升了模型性能，还显著降低了企业成本。
据悉，它正在与智能摄像机和自动驾驶等领域的客户合作，创造支持人工智能的先进计算机视觉，以提高安全性和实时态势感知能力。
有三位联合创始人，即首席科学家韩松、首席执行官吴迪和首席技术官毛，他们都有着辉煌的履历。其中，韩松是沈剑科技的助理教授和联合创始人。毕业于清华大学学士学位和斯坦福大学博士学位，师从英伟达首席科学家BillDally教授。
韩松的研究广泛涉及深度学习和计算机架构。他的DeepCompression模型压缩技术获得了ICLR'16最佳论文，ESE稀疏神经网络推理引擎获得了FPGA'17最佳论文，对AI算法在移动终端的高效部署产生了深远的影响。他的研究成果已经广泛应用于Xilinx、NVIDIA、脸书和三星。
博士期间，韩松与毕业于清华大学的王宇、姚松共同创办了DeePhiTech。其核心技术之一是神经网络压缩算法，后Deephitech被美国半导体公司Xilinx收购。
2018年，韩松以助理教授的身份加入麻省理工学院，并入选2019麻省理工科技评论35Innovatorsunder35。2020年，他被授予NSFCAREERAward和IEEE“ais 10观看：未来”奖。
2021年，AI边缘计算公司OmniML在汉松成立。据了解，edge AI源于边缘计算。边缘计算又称边缘处理，是一种将服务器放置在本地设备附近的网络技术，有助于降低系统的处理负荷，解决数据传输延迟问题。这样的处理是在传感器附近或者设备产生数据的地方进行的，所以叫edge。
边缘计算可以在没有网络连接的情况下处理数据。这意味着数据创建等操作可以在没有流或数据存储在云中的情况下执行。
现在越来越多的情况下，设备数据无法通过云端处理。特别是在工业机器人和自动驾驶汽车领域，需要高速处理，但当数据流量增大时，处理延迟会非常危险。通过将通常委托给云端的信息处理交给边缘设备，可以实现无传输延迟的实时处理。此外，如果只将重要信息传输到云端，可以减少数据传输量，可以最大限度地降低通信中断的风险。
随着边缘人工智能高速增长，大量资本也开始涌入这个赛道。目前，OmniML已经得到了包括GGVCapital、QualcommVentures、FoothillVentures、MatrixPartners、TectonicVentures、FellowsFund、IMOVentures、GSRVentures在内的知名风险投资公司的支持。
https://omniml.ai/
https://www。商业新闻。com/news/home/* * * * 364/en/OmniML-Secures-1000万台加速人工智能计算的边缘设备
https://www.mittrchina.com/news/detail/5408
https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_2272546
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