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谁在掘金AI芯片?这里有一份长名单

文章来源:动点科技 作者:【未知】 点击:次 时间:2018/2/6 9:12:37
据相关媒体报道 ,中国芯片 90% 依赖进口,过去十年累计耗资高达 1.8 万亿美元。即便按照较低的汇率折算,也已经远超 10 万亿元人民币。然而,这几年中国的创业者和投资者都逐渐开始关注 AI 芯片,有观点认为在这个新的芯片领域,中国可以说和世界已经在同一个起跑线上了。 那么,中国 AI 芯片中的玩家到底都有谁呢?我们今天就来盘点一下。 中星微 早在 2016 年, 中星微 便宣布他们的中国首款“星光智能一号”嵌入式 NPU 已经在当年 3 月 6 日实现了量产。 据介绍,“星光智能一号”VC0758 采用了“数据驱动”并行计算的架构,可以支持 Caffe、TensorFlow 等多种神经网络框架,支持 AlexNet、GoogleNet 等各类神经网络。单颗 NPU(28nm) 能耗仅为 400 mW,极大地提升了计算能力与功耗的比例,可以广泛应用于智能驾驶辅助、无人机、机器人等嵌入式机器视觉领域。 不过,业内也有观点称这不是一个专为加速 Neural Network 而开发的处理器,该观点认为其内部集成了多个 DSP 核(其称为 NPU core),通过 SIMD 指令的调度来实现对 CNN、DNN 的支持,以这个逻辑,似乎很多芯片都可以叫 NPU。 地平线机器人 Horizon Robotics(地平线机器人)由前百度深度学习研究院负责人 余凯 创办,致力于打造基于深度神经网络的人工智能“大脑”平台-包括软件和芯片,可以做到低功耗、本地化的解决环境感知、人机交互、决策控制等问题。 2017 年底,该公司已经发布了 面向智能驾驶的征程 (Journey)1.0 处理器和面向智能摄像头的旭日 (Sunrise)1.0 处理器 。这是完全由地平线自主研发的人工智能芯片,采用地平线的第一代 BPU 架构——高斯框架,具有全球领先的性能: 可实时处理 1080p@30 视频,每帧中可同时对 200 个目标进行检测、跟踪、识别,典型功耗 1.5W,每帧延时小于 30ms。 寒武纪 2016 年,寒武纪科技于北京中关村和上海临港注册成立,这一年里,寒武纪科技面向产业界发布了商用深度学习处理器 IP 产品寒武纪 1A。为了让芯片处理速度变得更快,寒武纪还专门为 1A 设计了专门的存储结构,并设计了完全不同于通用 CPU 的指令集,在 1GHz 主频下理论峰值性能为每秒 5120 亿次半精度浮点运算,对稀疏化神经网络的等效理论峰值高达每秒 2 万亿次浮点运算。在若干关键人工智能应用上实测,寒武纪 1A 达到了传统的四核通用 CPU 25 倍以上的性能和 50 倍以上的能效。 2017 年,集成了寒武纪技术的华为 Kirin970 手机芯片和 Mate 10 手机 全球发布,实测结果表明寒武纪科技与华为的联合研发成果在图片识别速度上超越了搭载 A11 芯片的 iPhone X。 而去年底,寒武纪又公布了 3 款新一代 AI 处理器:面向低功耗场景视觉应用的寒武纪 1H8(能效比为 1A 的 2.3 倍);拥有更广泛通用性和更高性能的寒武纪 1H16 以及面向智能驾驶领域的寒武纪 1M。 另外,寒武纪还发布了面向云端的高性能智能处理器产品线:寒武纪高性能机器学习处理器芯片“寒武纪 MLU100”和“寒武纪 MLU200”,这两款芯片分别偏重推理和训练两个用途。 此外,寒武纪还表示其未来的芯片产品将全面支持多样化的机器学习应用,而不仅仅是常见的深度学习。 深鉴科技 深鉴科技成立于 2016 年,致力于成为国际先进的深度学习加速方案提供者。该公司号称具备世界顶尖的神经网络压缩、编译、体系结构与指令集结构设计、FPGA 开发和系统集成的完整开发能力。 目前,深鉴科技已经自主研发了亚里士多德架构的 DPU (Deep Learning Processor Unit) 。据了解,DPU 是面向深度学习 (DL) 应用的可编程通用计算平台,可以处理诸如图像和视频的分类 、分割、检测 、跟踪  等任务。DPU 定义和实现了一套用于映射深度神经网络 (DNN) 算法的高度优化可编程指令集,在实现高性能、高能效比目标的同时兼顾通用型和灵活性,不仅支持现有绝大部分流行的卷积神经网络 (AlexNet、VGG,、GoogLeNet、ResNet,Faster-RCNN, SSD, YOLO 等),同时具备高度可扩展性,在 DPU 指令集提供支持的基础上可以无缝运行其它用户自行扩展或衍生的神经网络。 目前,深鉴科技也已经推出了多款人工智能加速模块,2018 年还将推出首款 SoC 系列芯片——听涛 Tingtao。 西井科技 西井科技 成立于 2015 年 5 月,是一家开发“类脑神经元芯片+算法”的科技公司,致力构造一种完全跳脱于冯诺依曼结构的神经形态的芯片结构——即模拟人脑神经元工作原理而制造出的芯片,它既具备人脑的学习能力,又具备强大的特定运算能力,仅需一块邮票大小的芯片,就能模仿人类大脑在短时间内处理海量的感官信息。据称该芯片具有低功耗,高效率,无需联网等优势。 目前,西井科技已经推出了两款芯片: 可模拟 5000 万级别“神经元”的仿生类脑神经元芯片——deepsouth(深南),功耗为传统芯片在同一任务下的几十分之一到几百分之一。 拥有 12800 万个神经元,通过专属指令集调整芯片中神经元资源分配的深度学习类脑神经元芯片——deepwell(深井)。 云天励飞 云天励飞创始人陈宁曾是中兴通讯 IC 技术总监,带领过 400 多人的芯片研发团队。此外,他还是国家 ” 千人计划 ” 特聘专家,国侨办 ” 重点华侨创业团队 ” 带头人。2014 年 8 月,陈宁创立云天励飞,主打智能视频与图像识别。 该公司一大特色便是其设计开发了一款名叫 IPU (intelligent Processing Unit) 的芯片,专门面向深度学习的多层神经网络的计算并将它的运算效率提升到 100 倍以上,通过重新定义一套指令值,使它运行和计算深度神经网络可以更加高效。 有消息显示,该芯片将于今年出货。
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