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| 本文作者： 包永剛 | 2020-11-28 15:36 |
AI芯片之戰(zhàn)正在英特爾和Nvidia等半導體巨頭之間進行，許多較小的公司也押注參與競爭。
到目前為止，Nvidia的GPU一直處于專用AI芯片競賽的領導地位，但是一些AI芯片初創(chuàng)公司相信，其產品無論是在成本、效率、性能還是在深度學習工作負載的靈活性方面，它們都可以超越芯片巨頭。
研究公司Global Market Insights今年的一份報告顯示，全球人工智能加速芯片的市場規(guī)模預計將以每年35％的速度增長，從2019年的80億美元增長到2026年的700億美元。
外媒CRN的作者Dylan Martin盤點了2020年迄今為止最酷的10家AI芯片初創(chuàng)公司，根據這些公司最近取得的成就，比如融資、新產品發(fā)布或產品性能。
Blaize
首席執(zhí)行官：Dinakar Munagala
Blaize表示，其Graph Streaming Processor是第一個能夠在單個系統(tǒng)上同時運行多個人工智能模型和工作流程的處理器。這家總部位于加利福尼亞州埃爾多拉多的初創(chuàng)公司在去年秋天開始受到關注，于今年初推出了其計算架構，并獲得了8700萬美元的投資。
8月，該公司發(fā)布了其首批商用產品，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。
這家初創(chuàng)公司表示，其Graph Streaming Processor克服了AI處理器成本和尺寸的挑戰(zhàn)，提供了比現(xiàn)有解決方案高10-100倍的效率。
Cerebras Systems
首席執(zhí)行官： Andrew Feldman
Cerebras Systems表示，其Wafer Scale Engine（WSE）處理器是有史以來最大的芯片，晶體管數(shù)量為1.2萬億個，封裝了40萬個計算內核。該公司總部位于加利福尼亞州洛斯阿爾托斯，基于該芯片構建的CS-1系統(tǒng)。本月，該公司表示運行神經網絡的速度比領先的GPU快10,000倍（可參考雷鋒網此前報道）。
自從這家初創(chuàng)公司于去年首次推出其WCE芯片和CS-1系統(tǒng)以來，它已經達成了一筆大交易，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：杰夫·泰特
Flex Logix Technologies表示，其InferX X1芯片是世界上邊緣推理速度最快的芯片，它的吞吐量是Nvidia的Jetson Xavier芯片的11倍，而尺寸僅為后者的七分之一，成本也低得多。
這家位于加利福尼亞山景城的初創(chuàng)公司在十月份表示，它將把其InferX X1芯片與InferX X1P1和X1P4 PCIe板以及InferX X1M M.2板一起推向市場，該公司表示，其為價格更低的服務器可以提供每美元更高的吞吐量，而價格卻更低。
該公司也推出了一套用于優(yōu)化和支持應用程序的軟件工具。
Graphcore
首席執(zhí)行官：Nigel Toon
Graphcore表示，其IPU（Intelligence Processing Unit）是首款專為機器智能設計的處理器。總部位于英國布里斯托爾的初創(chuàng)公司于6月發(fā)布了其新的Colossus MK2 IPU和相應的M2000系統(tǒng)，該系統(tǒng)配備了四個MK2 IPU。
這家初創(chuàng)公司表示，在FP32計算方面，八臺M2000的性能可比Nvidia的DGX A100系統(tǒng)高出12倍，而人工智能計算性能則高出三倍以上，而總成本僅高出30％。
作為其全球精英合作伙伴計劃的一部分，該公司與包括Penguin Computing、Lambda、Dell Technologies和Atos在內的多家系統(tǒng)制造商和OEM建立了渠道合作伙伴關系。
Hailo
首席執(zhí)行官：Orr Danon
Hailo表示，其Hailo-8深度學習芯片可在邊緣提供數(shù)據中心級芯片的性能，同時在尺寸，性能和功耗方面擊敗競爭的邊緣處理器。
為了量產去年推出的處理器，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，已從瑞士制造跨國公司ABB的風險投資機構ABB Technology Ventures籌集了6,000萬美元的B輪融資。
日本IT巨頭NEC公司表示，Hailo-8的結構驅動型數(shù)據流體系結構結合了高性能、低功耗和最小延遲的優(yōu)勢，可在智能相機、手機和自動駕駛汽車等邊緣設備中每秒提供多達26 tera的性能。
Kneron
首席執(zhí)行官：Albert Liu
Kneron正在為邊緣設備開發(fā)人工智能芯片，這些芯片可實時適應音頻和視覺識別應用。
這家位于圣地亞哥的初創(chuàng)公司在8月推出了其下一代芯片——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，新芯片現(xiàn)已向客戶提供樣品，其能效是英特爾Movidius AI芯片的兩倍，同時以一半的成本提供了類似的性能。
今年1月，這家初創(chuàng)公司表示已籌集了4000萬美元的A輪融資，該輪融資總額達到7300萬美元。
LeapMind
首席執(zhí)行官：Soichi Matsuda
LeapMind通過為ASIC和FPGA設計的超低功耗AI推理加速器設計進入處理器IP業(yè)務，該加速器可以以較小的1-2位數(shù)據格式運行AI模型，精度幾乎與8位數(shù)據格式相同。
這意味著，這家位于東京的初創(chuàng)公司的IP運行AI模型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最大化推理處理的功耗和面積。
預計該公司將在秋季交付其Efficiera IP，同時也會提供軟件開發(fā)套件以及其他工具和服務。
SambaNova Systems
首席執(zhí)行官：Rodrigo Liang
SambaNova Systems同時致力于推動人工智能工作負載的硬件和軟件，該初創(chuàng)公司表示，其集成的硬件和軟件因其可重新配置的數(shù)據流架構而在競爭中脫穎而出。
這家位于加利福尼亞州帕洛阿爾托的初創(chuàng)公司表示，該架構使應用程序能夠推動硬件優(yōu)化的方式，以提高數(shù)據中心和邊緣的性能。
今年2月，這家初創(chuàng)公司表示已經獲得英特爾資本、BlackRock和其他投資者那里籌集了2.5億美元的C輪融資，以進一步提高其軟件性能。
SiMa.ai
首席執(zhí)行官： Krishna Rangasayee
SiMa.ai表示，其機器學習片上系統(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，用于機器學習推理。
這家位于加利福尼亞州圣何塞的初創(chuàng)公司表示，其SoC旨在實現(xiàn)環(huán)保和高效，其每瓦每秒處理幀的速度，是競爭產品所能達到的30倍。為了加快生產和交付客戶的速度，這家初創(chuàng)公司在5月宣布了由戴爾技術資本（Dell Technologies Capital）領投的3000萬美元的A輪融資。
Tenstorrent
首席執(zhí)行官：Ljubisa Bajic
Tenstorrent表示，其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4月份透露了Grayskull，稱其新的架構方法將通過適應模型的確切輸入并緊密集成計算和網絡，使處理器能夠隨著AI模型的持續(xù)增長而擴展。
該公司已經從包括Eclipse Ventures和Real Ventures在內的投資者那里籌集了至少3,320萬美元的資金。
雷鋒網編譯，原文鏈接：https://www.crn.com/slide-shows/components-peripherals/the-10-coolest-ai-chip-startups-of-2020/1 雷鋒網
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