0
在人工智能領域，全球范圍內都掀起了AI芯片熱。
安防行業也涌現了一批企業，如寒武紀、地平線、比特大陸、云天勵飛等初創AI芯片企業，都相繼推出了各自適應于安防場景的智能芯片產品。
上篇盤點中說道，如寒武紀、地平線、以及深鑒等大多以終端AI芯片切入安防。
而還有少數公司瞄準了安防芯片的另一端。如比特大陸等以云服務器切入AI芯片市場，國外AI芯片公司也在競相角逐較為成熟的云服務器領域。
與終端AI 芯片相比，云端 AI 芯片通常具有更高的計算能力，更高的功耗，更大的物理占用面積，因此也相對更加昂貴。
目前為止，云端AI 市場一直由Nvidia的 GPU 和Intel的 CPU 主導，而現在它們正面臨著寒武紀、Graphcore、Habana Labs 等公司的挑戰。
比特大陸成立于2013年10月，是全球第一大比特幣礦機公司。
在研發礦機芯片的同時，比特大陸也早在2015年就開始了AI業務的布局。近兩年來，比特大陸也開始越來越從比特幣圈霸主到AI芯片新銳轉型。
業務產品
在AI 芯片上，比特大陸于 2017 年推出了云端 AI 芯片 BM1680，支持訓練和推斷。作為比特大陸的第一款張量加速計算專用芯片，BM1680芯片能夠提供2TFlops單精度加速計算能力，芯片由64 NPU構成，特殊設計的NPU調度引擎可以提供強大的數據吞吐能力，并將數據輸入到神經元核心。該款芯片對標谷歌的TPU。
這一系列產品目標用戶定位為急需人工智能圖像處理能力的互聯網巨頭、科技公司。
2018年，比特大陸接連推出了第二代張量計算處理器芯片BM1682和邊緣計算芯片BM1880。一同發布的還有基于這兩款芯片的各類開發和智能計算產品，包括算豐智能服務器 SA3、嵌入式 AI迷你機 SE3和 3D人臉識別智能終端，以及各類開發板、AI模塊、算力棒等產品。
融資歷史
2017年9月，獲紅杉資本、IDG資本等5000萬美元A輪融資，公司稱估值達“數億美元”。
2018年7月，完成紅杉資本領投的3-4億美元的B輪融資，估值為120億美元。
2018年8月，比特大陸正式完成Pre-IPO輪簽約，獲10億美元融資。
創立于2016 年 3 月，寒武紀是中科院孵化的高科技企業。
獨特的優勢條件，也使寒武紀成為全球AI芯片領域第一個獨角獸初創公司。
業務產品
云端產品上，寒武紀2018年5月發布了MLU100智能芯片（Cambricon-MLU100），適用于視覺、語音、自然語言處理等多種類型的云端人工智能應用場景，其本身可以高效完成多任務、多模態、低延時、高通量的復雜智能處理任務，還可以與寒武紀1A/1H/1M系列終端處理器適配，以端云協作的方式提供智能應用。
依圖科技成立于2012年，創始人朱瓏和林晨曦。
2019年，依圖發布自研芯片「求索」，也讓其成為 AI 四小龍（商湯、曠視、云從、依圖）中第一個推出自研 AI 芯片的公司。
業務產品
2019 年 5 月，依圖發布其自研的云端視覺推理AI芯片questcore TM，以及基于該芯片構建的軟硬件一體化系列產品和行業解決方案。questcoreTM的推出對依圖以及整個國內的AI行業，都將是一個新開始。
據介紹，基于questcoreTM打造的依圖原子服務器，一臺服務器提供的算力與8張Nvidia P4卡服務器相當，而體積僅為后者的一半，功耗不到20%。在進行視頻解析時，1臺依圖原子服務器（搭載4核questcoreTM芯片，除此之外無需其他配置），與8卡Nvidia T4服務器（含雙核Intel x86 CPU）對比，單路視頻解析功耗僅為后者的20%，與8卡Nvidia P4服務器（同樣含雙核Intel x86 CPU）相比，功耗約為后者的10%。
而在依圖造芯的背后，還有另一家AI芯片初創公司ThinkForce。去年12月，依圖正式對外宣布戰略投資ThinkForce。正如公開資料顯示的那樣，依圖是ThinkForce的股東，也是合作伙伴。
融資歷史
2018年3月，依圖完成最新一輪融資，紅杉、高瓴、高榕等前幾輪投資方均有跟投，公司整體估值已經突破150億元。
依圖還曾于2013年8月獲得真格基金天使輪投資，2015年1月完成高榕資本A輪投資，2016年6月完成云鋒基金領投的B輪投資，2017年5月完成來自云鋒、紅杉等機構的3.8億元C輪融資。
Nervana創立于2014年，位于圣地亞哥，2016年被Intel收購。
業務產品
2019年8月20日，正值Hot Chips期間，Intel公布了兩款AI芯片，它們分別是Nervana NNP-T和Nervana NNP-I，分別用于訓練和推理。
Nervana NNP-T，代號為Spring Crest，是一款從頭打造的神經網絡處理器，主要用于深度學習訓練。它采用了臺積電的16nm FF+制程工藝，擁有270億個晶體管，硅片面積680平方毫米，能夠支持TensorFlow、PaddlePaddle、PYTORCH訓練框架，也支持C++深度學習軟件庫和編譯器nGraph。
Intel方面表示，NNP-T在構建時充分考慮到靈活性，并在計算、通信和內存之間取得平衡；它具備可編程性，可以進行定制以便加速各種負載，無論是現有負載還是新興負載。
Nervana NNP-I，代號為Spring Hill，是一款專門用于大型數據中心的推理芯片。這款芯片是基于10nm技術和Ice Lake內核打造的，打造地點是以色列的Haifa，Intel號稱它能夠利用最小的能量來處理高負載的工作，它在ResNet50的效率可達4.8TOPs/W，功率范圍在10W到50W之間。
針對這款推理芯片，Intel同樣強調了它的靈活性，并表示Nervana NNP-I能夠在不影響性能或者功耗效率的前提下實現高度可編程。另外，Intel方面還透露，Facebook已經開始使用這款產品了。
融資歷史
2016年8月，Intel宣布收購Nervana。
據悉，Nervana團隊總共48人，交易一旦完成，團隊所有成員將并入Intel的數據中心組。據悉，Nervana至今融資總額將近2500萬美元，投資機構包括DFJ、Data Collective、Fuel Capital、Lux Capital和Allen&Co，公司早期提供以硬件為中心的AI解決方案，這些方案能有效的訓練神經網絡技術。
A輪的投資機構Data Collective（數據集合）管理合伙人Matt Ocko認為公司有很好的潛力。他補充：Intel不僅僅是買一個系統，而是希望產品能夠更快和更高效，以對Nvidia有很好的抗衡。
Habana Labs是一家以色列創業公司，成立于2016年，在波蘭有一個研發中心。
業務產品
Habana Labs最初的業務是開發專為深度神經網絡訓練和生產環境中的推理部署而優化的處理器平臺。2018年，Habana Labs發布了第一款產品，即AI推理處理器「Goya」；9個月后，Habana Labs又宣布推出AI訓練處理器「Gaudi」，不斷完善自己的產品版圖。
據了解，AI云端推理處理器Goya是一款基于PCle的雙槽位處理器，可基于ResNet-50推理基準實現每秒15，000張圖片的吞吐量，延遲時間僅為1.3毫秒， 功耗僅為100瓦。它主要用于傳統服務器環境，提供推理和預測支持。
而最新發布的人工智能云端訓練處理器Gaudi，將于2019年下半年面向特定客戶提供樣品。Gaudi是一款完全可編程且可定制的處理器，搭載基于第二代Tensor處理核 (TPC) 并集成開發工具、庫和編譯器。基于ResNet-50，Gaudi可以提供每秒1650張的圖片處理能力——這是在業界單一處理器中最高的計算能力。同時，Gaudi的創新架構可以實現訓練系統性能的近線性擴展，即使是在較小Batch Size的情況下，也能保持高計算力。這意味著，基于Gaudi處理器的訓練性能可以實現從單一設備擴展至由數百個處理器搭建的大型系統的線性擴展。
融資歷史
在2018年12月，Habana Labs的最新一輪融資由Intel風險投資領投，WRV Capital，Bessemer Venture Partners和Battery Ventures跟投，該公司的融資也由此前的4500萬美元增加了7500萬美元。自創立以來，該公司已經籌集到1.2億美元。
Wave Computing成立于2010年，位于美國加利福尼亞坎貝爾。
業務產品
Wave Computing在2018取得了不少進展，推出其第一個DataFlow處理單元，收購MIPS，創建MIPS Open，并將首批系統交付給少數客戶。
其AI芯片DPU(Dataflow Processing Unit)，基于數據流驅動dataflow技術，采用非馮諾依曼架構的軟件可動態重構處理器CGRA（Coarse grain reconfigurable array/accelerator）技術，在最合理分配和使用算力的同時，成倍節約了數據存儲和傳輸帶寬。這一方案基本上能將芯片算力資源的利用效率保證在75%-80%以上。
值得注意的是，Wave不是插入到服務器的加速器，它是用于圖形計算的獨立處理器。這種方法有利有弊。從積極的方面看，Wave不會受到GPU等加速器面臨的內存瓶頸影響。從消極方面來說，安裝Wave設備將是新的升級，需要完全替換傳統的X86服務器，也讓其成為所有服務器制造商的競爭對手。
另外，Wave Computing 過去主打服務器等高效能 AI 加速設備，直接對手是Nvidia，但Nvidia市場地位高不可攀，Wave Computing 即使有較好的理論性能仍難與之抗衡。
因而，2018年，Wave Computing收購了MIPS，之后其目標市場將可擴大到終端 AI 市場，與Intel、Arm 以及包含寒武紀等其他希望在終端 AI 能有發揮空間的技術與方案供應商會有相當高的重疊性，并將這些既有玩家產生一定的威脅。
融資歷史
2018年6月，收購老牌芯片IP公司MIPS。
2018年12月宣布完成8600萬美元E輪融資，至此，Wave總計融資金額已超過2億美元。
Graphcore 成立于 2016 年，其總部位于英國布里斯托，兩位聯合創始人 CEO Nigel Toon、CTO Simons Knowles。
業務產品
Graphcore正試圖創造一類新的芯片，以便更好地處理開發AI電腦所需要的海量數據。
該公司認為，Intel和Nvidia等公司生產的現有芯片存在限制，會導致AI電腦推出的時間被推后。Graphcore已面向客戶推出了第一批Colossus智能處理單元。
幾乎運行神經網絡模型的所有計算機系統，甚至包括Google 的特殊硬件，都使用 RAM 存儲。從 RAM 中獲取神經網絡的權重需要耗費大量的計算資源，所以處理器可以幫忙解決。一旦每個系統都確保獲得了權重，處理器就會不斷計算。這是一項巨大的成本。
在Graphcore 的芯片上，權重存儲在處理器中的高速緩存中，而不是存儲在 RAM 中，也不需要移動，因此，事情就變得比較簡單了。可能我們會得到一個系統，比如一萬億個權重。這更像是人腦的規模。
該公司聲稱，其IPU ( intelligence processing units)可以將機器智能培訓的性能提高10倍到100倍。
融資歷史
英國歷來位于芯片行業的中心地帶，但其大型企業紛紛被外國企業收購，如芯片設計商ARM 去年被軟銀收購，而另一家英國芯片設計公司 ImaginationTechnologies 則被有中資背景的私募基金 Canyon Bridge 收購。
自創立以來，Graphcore 也吸收了不少戰略投資方。2018年12月，Graphcore 宣布完成新一輪 2 億美元融資，寶馬旗下風投公司 iVentures 和微軟作為戰略投資方加入，公司估值達到 17 億美元。截至目前，Graphcore 的融資總額超過 3 億美元。
此外，羅伯特博世風險投資公司、C4 風險投資公司、戴爾科技資本、Pitango（以色列最大風投）、三星和紅杉資本等跟投。一年前，紅杉資本參與了 Graphcore 的 C 輪融資，投資了 5000 萬美元。
被認為是一家相當神秘的新企業，Groq 成立于 2016 年底，外界比較熟知的是它從Google AI專用處理器TPU（Tensor Processing Units）團隊挖角大部分關鍵成員。
業務產品
Groq 是由 Google TPU 初始團隊離職創建的 AI 芯片公司，其計劃發布的第一代 AI芯片產品，對標Nvidia的 GPU。其算力可達 400 TOPs（INT 8），單位能耗效率表現搶眼。
官網資料顯示，這款芯片的運算速度將可以達到400萬億次每秒，每瓦特能進行8萬億次的運算。而谷歌最新一代的TPU才達到每秒180萬億次運算，Groq芯片的性能將會是谷歌TPU的兩倍多。
融資歷史
2017 年 4 月初次進入公眾視野：宣布獲得 1030 萬美元融資。作為芯片領域的創業公司，Groq 一經出現就獲得了極大的關注。公司創始成員為谷歌TPU設計成員之一。在接受CNBC的采訪時，有關人士曾透露，該公司擁有TPU原始團隊的大部分成員。在沉寂了幾個月后，Groq 還吸引到了賽靈思全球銷售執行副總裁 Krishna Rangasayee 的加盟，擔任 COO。雷鋒網雷鋒網雷鋒網
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
