Graphcore聯合創始人和CEO Nigel Toon說:“許多風投機構在幾年前都認為投資半導體行業是一個笑話,當聽到芯片初創公司時,他們可能會后笑得樂不可支。” 而這個趨勢正在改變,AI芯片公司開始備受關注,投資者也開始大手筆地寫支票。
GraphCore AI芯片公司團隊
當然,硅谷的風險投資家們有足夠的理由對于投資半導體不感冒,盡管硅構成了硅谷這個名字。芯片的開發成本遠遠高于軟件,而在半導體行業的初創公司中,革命性的創新少之又少。即使這些半導體初創公司能夠存活下來,利潤也很薄,完全無法和英特爾以及英偉達這樣的行業巨頭競爭。
而現在,有越來越多的投資者相信,人工智能可能是創建新興的半導體公司的獨特機會。PitchBook的數據顯示,今年風險機構已向AI芯片初創企業投資了1.13億美元,幾乎是2015年投資額度的三倍。
Graphcore正是其中的一個幸運兒。Graphcore成立于2016年,總部位于英國。其創始人兼CEO Nigel Toon和聯合創始人兼CTO Simons Knowles此前還共同創立過3G蜂窩芯片公司Icera,被英偉達收購。
Graphcore 開發的是一種新型處理器,稱之為IPU(intelligent processing unit /智能處理器),可以用來幫助加速AI應用計算。他們開發了一套可以幫助用戶無縫使用 TensorFlow 和 MXNet 等機器學習框架的接口,并提供了AI開源軟件框架 Poplar。
與GPU不同,Graphcore 所設計的IPU是專為機器學習系統打造,比同類產品的性能提升了 10~100 倍。這種AI芯片應用廣泛,包括自動駕駛、云計算以及機器人等領域。
其他的熱門AI芯片公司,包含美國的Mythic、Wave Computing和Cerebras,以及中國的深鑒科技和寒武紀科技。寒武紀來自中國科學院計算所,已經完成一億美元的A輪融資,成為全球AI芯片領域首位獨角獸。
長期以來,計算機硬件和軟件的創新是相互推動的。而人工智能已經成為最新的驅動力。許多行業開始關注運行深度學習系統的硬件,而現有的人工智能芯片的局限性也日益明顯。
英偉達是AI芯片領域的巨頭之一,其GPU圖形芯片廣泛應用于游戲和圖形制作。其處理器有成千上萬個與渲染像素平行的微型計算機,經過優化,目前已適用于運行深度學習算法,也涉及大量的并行計算。
雖然GPU圖形芯片已被廣泛應用,但也有缺陷,其中最大的問題是,當大量GPU并行工作時,耗能太高??▋然仿〈髮W(CMU),作為領先的人工智能研究中心之一,只好要求研究人員暫時減少對芯片的使用,以減少大學的電力系統的負載。CMU Franz Franchetti教授表示,他們正尋找替代能源來緩解這一問題。AI芯片公司正計劃推出更多的節能處理器。
Graphcore CTO Simon Knowles 表示,他們設計的AI芯片采用Local Memory本地化存儲,分離計算和通信的功能,讓他們按順序運行而不是交叉運行,盡量減少存儲過程,以計算優先;同時采用Bulk Synchronous Parallel批量同步并行機制,從而在同等能耗條件下,大大提高其AI算法的運行速度。
GraphCore預計將在2018年第一季度交付IPU芯片給早期客戶,初步測試顯示比目前的硬件速度快10倍到100倍。
而中國的寒武紀推出的AI處理器也獲得肯定,華為就是其大客戶之一。對于用深度學習來識別圖像,與GPU相比,在同等功能之下,寒武紀的AI芯片運行速度快6倍。
這讓研究人員對于AI芯片能帶來的計算能力的飛躍和前景感到興奮。英國帝國理工學院的Andrew Davison教授表示:“現實和我們想要做的事情之間仍有很大的差距?!?專注于機器人和計算機視覺應用,Davison認為,AI芯片初創公司將加速人工智能的廣泛應用。
盡管前景很樂觀,AI芯片初創公司也面臨挑戰。芯片巨頭都在關注AI芯片領域。英特爾最近宣布,計劃推出AI應用新處理器系列,英偉達也在不斷提升其AI芯片性能。
此外,AI芯片初創公司還面臨著另外一個挑戰,如何兼顧AI芯片的高度行業化和通用性以及市場時機,都是難題。 Lux Capital曾投資AI公司Nervana和芯片公司Mythic,其合伙人Shahin Farshchi表示:“對于那些高度垂直應用的芯片公司來說,這將是一次新的洗牌?!?/p>
如果初創公司推出的AI芯片希望有廣泛的應用,就可能要以犧牲其性能為代價,與英偉達、英特爾等巨頭競爭, 也可能會被巨頭收購。但如果AI芯片初創公司出現“集體陣亡”,那么風險投資家們將會重新收起支票本。
- 本文源自MIT Tech Review和Graphcore
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