BitsCat
Bóng đèn ba cực sử dụng lưới điều khiển để điều tiết dòng electron giữa cathode và anode. Đây là một bước tiến nền tảng của điện tử khuếch đại.
CATHODE · CONTROL GRID · ANODE▲ điện tử bán dẫn
1947
Nhóm của John Bardeen, Walter Brattain và William Shockley tại Bell Labs chế tạo transistor đầu tiên, thay thế đèn chân không cồng kềnh, nóng và tốn điện.
Mọi con chip bạn lập trình hôm nay đều là hàng tỷ transistor ghép lại.
▼ trí tuệ nhân tạo
1956
Hội thảo mùa hè tại Dartmouth do John McCarthy và các đồng nghiệp tổ chức. Thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” gắn liền với sự kiện này, đánh dấu AI trở thành một ngành nghiên cứu riêng.
AI bắt đầu như một câu hỏi nghiên cứu, rất lâu trước khi có phần cứng đủ mạnh để trả lời.
▲ điện tử bán dẫn
1958
Jack Kilby ở Texas Instruments chế tạo mạch tích hợp đầu tiên. Năm sau, Robert Noyce ở Fairchild hoàn thiện cách làm bằng quy trình planar trên silicon.
Từ đây nhiều linh kiện nằm chung trên một mảnh silicon, mở đường cho vi điều khiển.
▲ điện tử bán dẫn
1965
Gordon Moore nhận xét rằng số transistor trên một con chip tăng gấp đôi đều đặn. Ban đầu ông nói theo từng năm, về sau điều chỉnh thành khoảng hai năm.
Đây là lý do thiết bị nhúng ngày càng nhỏ, rẻ và mạnh hơn.
▲ điện tử bán dẫn
1971
Bộ vi xử lý thương mại đầu tiên đặt cả CPU lên một con chip, với khoảng 2.300 transistor.
Tổ tiên xa của những vi điều khiển bạn đang viết firmware cho.
▼ trí tuệ nhân tạo
1986
David Rumelhart, Geoffrey Hinton và Ronald Williams công bố trên tạp chí Nature cách huấn luyện mạng nơ-ron nhiều lớp bằng lan truyền ngược, làm sống lại hướng tiếp cận mạng nơ-ron.
Cơ chế huấn luyện này vẫn là cốt lõi của học sâu ngày nay.
▲ điện tử bán dẫn
1999
NVIDIA ra mắt GeForce 256 và phổ biến thuật ngữ GPU. Khả năng tính toán song song của GPU về sau trở thành nền tảng để huấn luyện mạng nơ-ron.
Song song hoá là chìa khoá: phép nhân ma trận chạy nhanh hơn nhiều khi chia cho hàng nghìn lõi.
▼ trí tuệ nhân tạo
2012
AlexNet của Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever và Geoffrey Hinton thắng cuộc thi ImageNet với khoảng cách lớn. Mô hình được huấn luyện trên GPU, mở đầu kỷ nguyên học sâu.
Bằng chứng rằng đủ dữ liệu cộng với đủ sức tính toán sẽ tạo ra bước nhảy.
▼ trí tuệ nhân tạo
2017
Nhóm nghiên cứu của Google công bố bài báo “Attention Is All You Need”, giới thiệu kiến trúc Transformer, nền tảng của các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay.
Kiến trúc này đang được thu nhỏ và tối ưu để chạy cả trên thiết bị biên.
▼ trí tuệ nhân tạo
2019
TensorFlow Lite for Microcontrollers cho phép chạy mạng nơ-ron nhỏ ngay trên vi điều khiển chỉ có vài chục KB bộ nhớ, đưa phong trào TinyML đến với kỹ sư nhúng.
Lần đầu một mô hình học máy gọn đến mức nằm vừa trên con MCU bạn vẫn dùng hằng ngày.
▼ trí tuệ nhân tạo
2022
OpenAI ra mắt ChatGPT vào tháng 11 năm 2022, đưa mô hình ngôn ngữ lớn đến với đông đảo người dùng và khởi động làn sóng AI tạo sinh.
AI trở thành thứ ai cũng dùng, kéo theo nhu cầu chạy AI ngay trên thiết bị.
▼ trí tuệ nhân tạo
Nay
Xu hướng đưa suy luận đến sát cảm biến: chip có khối NPU, lượng tử hoá int8 và các mô hình được thu nhỏ để chạy ngay trên thiết bị thay vì gửi lên đám mây.
Đây là nơi điện tử và AI gặp nhau: tối ưu từng KB bộ nhớ và từng mili giây.
Ba nguyên tắc định hình BitsCat Lab.
01 / Tri thức mở
Ghi lại những gì đã làm, đã đo và đã sửa. Không bán khoá học, không giấu nghề, không thương mại hoá tri thức cơ bản.
02 / Lộ trình rõ ràng
Từ nguyên lý mạch, chân vi điều khiển cho đến tối ưu mạng nơ-ron trên chip. Đầy đủ để tự học và làm chủ.
03 / Tính thực hành
Không dừng lại ở mô phỏng hay lý thuyết suông. Mỗi bài viết, dự án đều hướng tới một phần cứng chạy thực trên bàn làm việc.
Từ ý tưởng đến thứ chạy được.
// DỰ ÁN ĐANG ĐƯỢC CHUẨN BỊ
Các dự án phần cứng thực nghiệm và mã nguồn mở sẽ được cập nhật sớm.
Chọn MCU & cảm biến · Kiến trúc giao tiếp · Triển khai TinyML
Schematic · Multi-layer 2-6L · Định tuyến cao tốc · Xuất file BOM
Bare-metal · FreeRTOS · Driver ngoại vi · Tối ưu năng lượng
Hàn dán SMT/DIP · Đo kiểm tín hiệu · Mạch mẫu thử nghiệm PoC
TIEU TUAN BAO
CÙNG KẾT NỐI
Bạn đang phát triển thiết bị, gặp vướng mắc kỹ thuật hay tìm người cùng hiện thực hóa ý tưởng? Chia sẻ bài toán và điều bạn muốn đạt được, mình cùng tìm hướng đi phù hợp.
CÙNG TRAO ĐỔI. CÙNG TÌM GIẢI PHÁP.
