第17期 2020/12/15
盤點：2020年最酷的10家AI芯片初創(chuàng)公司
AI芯片之戰(zhàn)正在英特爾和Nvidia等半導體巨頭之間全面展開，但也有不少小型公司加入進來并下了重注。
到目前為止，Nvidia的GPU一直在AI芯片競賽中領跑，但是一些AI芯片初創(chuàng)公司無論是在成本、效率、性能、還是在深度學習和機器學習工作負載的靈活性等方面，都可以趕超芯片巨頭。
市場研究公司Global Market Insights今年發(fā)布的一份報告顯示，人工智能加速器芯片的全球市場規(guī)模預計每年增長速度為35％，從2019年的80億美元將增長到2026年的700億美元，這也說明，AI芯片市場涌入了大量現(xiàn)金流，也充滿了各種機會。
下面是我們根據(jù)最近的里程碑事件（例如融資、產(chǎn)品發(fā)布或者性能記錄）梳理出2020年最酷的10家AI芯片初創(chuàng)公司。
Blaize
首席執(zhí)行官：Dinakar Munagala
Blaize稱，他們的Graph Streaming Processor是首個同時在單系統(tǒng)上運行多個人工智能模型和工作流程的處理器。這家總部位于美國加州埃爾多拉多的初創(chuàng)公司，于去年秋天走出隱身模式，今年初推出了自己的計算架構，并獲得了8700萬美元的投資。8月，Blaize發(fā)布了首批商用產(chǎn)品，包括用于邊緣服務器的Xplorer X1600E和Xplorer X1600P，以及用于小型邊緣設備的Pathfinder P1600。Blaize表示，Graph Streaming Processor克服了AI處理成本和尺寸方面的障礙，效率比現(xiàn)有解決方案高10到100倍。
Cerebras Systems
首席執(zhí)行官：Andrew Feldman
Cerebras Systems表示，他們的Wafer Scale Engine處理器是有史以來體積最大的芯片，有1.2萬億個晶體管，封裝了40萬個計算內(nèi)核，為Cerebras Systems的CS-1系統(tǒng)，今年11月，這家位于美國加州洛斯阿爾托斯的初創(chuàng)公司稱，他們的CS-1系統(tǒng)運行神經(jīng)網(wǎng)絡的速度比GPU快10000倍。去年Cerebras Systems首次推出WCE芯片和CS-1系統(tǒng)，目前已經(jīng)拿下了多個大單，包括為美國能源部的阿貢國家實驗室和美國國家科學基金會的匹茲堡超級計算中心提供CS-1系統(tǒng)。
Flex Logix Technologies
首席執(zhí)行官：Geoff Tate
Flex Logix Technologies表示，他們的InferX X1芯片是全球邊緣推理速度最快的芯片，吞吐量是Nvidia Jetson Xavier芯片的11倍，而尺寸僅為后者的1/7，成本也低得多。這家位于美國加州山景城的初創(chuàng)公司今年10月表示，將把InferX X1芯片與InferX X1P1和X1P4 PCIe以及InferX X1M M.2一起推向市場，并稱可以為低價位的服務提供每一美元更高的吞吐量。此外，F(xiàn)lex Logix Technologies還推出了一套用于優(yōu)化和應用支持的軟件工具。
Graphcore
首席執(zhí)行官：Nigel Toon
Graphcore表示，他們的智能處理單元芯片是首款專為機器智能設計的處理器。這家總部位于英國布里斯托爾的初創(chuàng)公司在今年6月發(fā)布了最新的Colossus MK2 IPU，和相對應的M2000系統(tǒng)，該系統(tǒng)配備了4個MK2 IPU。Graphcore表示，8個M2000系統(tǒng)在運行FP32計算任務的時候性能要比Nvidia DGX A100系統(tǒng)高出12倍，而AI計算則要高出3倍多，總成本卻僅高出30％。目前Graphcore已經(jīng)和多家系統(tǒng)廠商和OEM廠商建立了渠道合作伙伴計劃，包括Penguin Computing、Lambda、Dell Technologies和Atos。
Hailo
首席執(zhí)行官：Orr Danon
Hailo表示，他們的Hailo-8深度學習芯片可在邊緣提供數(shù)據(jù)中心級的性能，同時在尺寸、性能和功耗方面擊敗競爭對手的邊緣處理器。這家總部位于以色列特拉維夫的初創(chuàng)公司于今年早些時候表示，已經(jīng)從瑞士制造跨國公司ABB的企業(yè)風險投資機構ABB Technology Ventures以及日本IT巨頭NEC那里獲得了6000萬美元的B輪融資。Hailo-8的結構驅動型數(shù)據(jù)流體系結構具有高性能、低功耗和最小延遲的特點，可以在智能相機、智能手機和自動駕駛汽車等邊緣設備中提供每秒多達26萬億次操作的性能。
Kneron
首席執(zhí)行官：Albert Liu
Kneron正在針對支持音頻和視覺識別應用的邊緣設備設計人工智能芯片。這家位于美國圣地亞哥的初創(chuàng)公司于今年8月推出了下一代芯片Kneron KL720，該芯片支持完整的自然語言處理和增強的視頻處理功能。Kneron表示，目前已經(jīng)向設備制造商提供了該芯片的樣品，其能效是英特爾Movidius AI芯片的2倍，在相同性能水平上成本降低了一半。Kneron在今年的A輪融資中獲得了4000萬美元，在高通等投資方的支持下，總融資金額達到了7300萬美元。
LeapMind
首席執(zhí)行官：Soichi Matsuda
LeapMind通過一款面向ASIC和FPGA電路設計的超低功耗AI推理加速器設計進軍處理器IP業(yè)務，該加速器可以以較小的、1至2字位的數(shù)據(jù)格式運行AI模型，其精度幾乎與8位數(shù)據(jù)是相同的。這家位于日本東京的初創(chuàng)公司稱，在LeapMind IP上運行AI模型并不需要尖端的半導體制造工藝，也不需要使用專門的單元庫來實現(xiàn)推理處理功率和空間效率的最大化。LeapMind預計今年將交付Efficiera IP、一款軟件開發(fā)套件和其他工具服務。
SambaNova Systems
首席執(zhí)行官：Rodrigo Liang
SambaNova Systems致力于通過硬件和軟件推動人工智能工作負載，與眾不同之處在于他們集成的硬件和軟件具有可重新配置的數(shù)據(jù)流架構。這家位于美國加州帕洛阿爾托的初創(chuàng)公司表示，該架構可以讓應用主要負責推動硬件優(yōu)化的方式，從而提高數(shù)據(jù)中心和邊緣的性能。今年2月SambaNova Systems在C輪融資中獲得了來自Intel Capital、BlackRock和其他投資方的資金，用于進一步提高其軟件能力。
SiMa.ai
首席執(zhí)行官：Krishna Rangasayee
SiMa.ai表示，他們的機器學習片上系統(tǒng)（簡稱MLSoC）是首個將高性能、低功耗和硬件安全性相結合的芯片，主要用于機器學習推理。這家位于美國加州圣何塞的初創(chuàng)公司表示，這款SoC環(huán)保且高效，每秒每瓦每秒發(fā)送幀的速度是競爭對手的30倍。今年5月SiMa.ai在由Dell Technologies Capital領投的A輪融資中獲得了3000萬美元，用于加快生產(chǎn)和客戶交付。
Tenstorrent
首席執(zhí)行官：Ljubisa Bajic
Tenstorrent表示，他們的Grayskull AI處理器可以通過業(yè)界首個可動態(tài)消除不必要計算的條件執(zhí)行架構，將深度學習性能提升到新的水平。這家位于多倫多的初創(chuàng)公司在今年4月發(fā)布了Grayskull，這種新的架構方法可以適配模型的確切輸入并緊密集成計算和網(wǎng)絡，使處理器能夠隨著AI模型的持續(xù)增長而擴展。到目前為止Tenstorrent已經(jīng)從Eclipse Ventures和Real Ventures等投資方那里獲得了3320萬美元的融資。
本文章選自《數(shù)字化轉型方略》雜志，閱讀更多雜志內(nèi)容，請掃描下方二維碼
