新科技创业2019 | 自研IP成功流片ASIC AI芯片,「异构智能」已服务海外一线客户

时间:2019-06-11 11:26:41  来源:龙翔网

【龙翔网修改】

原标题:新科技创业2019 | 自研IP成功流片ASIC AI芯片,「异构智能」已服务海外一线客户

受访公司:异构智能 NovuMind

受访人及Title:吴韧 创始人 & CEO

公司地点大赛道:人工智能

公司地点细分赛道标签:AI芯片

Q1、2019年至今 , 公司在技能、产品、商场、商业化、融资、团队等方面取得了哪些开展?

2018年末,异构智能榜首款自主规划的人工智能推理ASIC芯片NovuTensor G1流片成功。2019年上半年, 异构智能团队完结根据NovuTensor G1的PCIE加快卡以及边际服务器的规划与制造,已与客户协作测验开发,并取得杰出反应,签定多项收购及协作合同。一起,异构智能团队致力于新一代芯片NovuTensor G2的研制,该芯片将在功能功耗比与G1比较有进一步显着提高,估计2019年4季度NovuTensor G2 将进行流片。

Q2、2019年, 公司在技能、产品、商场、商业化、融资、团队等方面,或许还会有哪些新开展?

从技能与产品上来看,NovuTensor G1在28nm制程上现已完结全球抢先的功能功耗比,新一款G2芯片将以实践数据进一步证明NovuTensor架构的开展空间,及其关于AI核算的支撑才干与含义。在商场层面,异构智能现有客户首要为海外一线公司,2019年内异构智能会进一步拓宽国内商场,在安防、零售等职业与协作伙伴一起力推人工智能落地与商业化。融资对芯片公司的重要性显而易见,异构智能近期将引进重要战略及工业投资人,在商业协作的基础上进一步加深本钱层面协作。

Q3、2019年至今,职业界发作的对地点职业影响最大的三件事?

1.特斯拉推出自研芯片,自动驾驶技能开展所需求的核算才干到达新水平。

2.大部分人工智能芯片公司对自己的芯片产品化不再高调。

3.继续晋级的制程战役,7nm 制程走向普及期,5nm成为重视热门。

Q5、2019年, 自己地点的职业、地点的细分方向大概率会出现的工作和趋势会有哪些?

首要趋势有两点:

榜首,通用处理器年代现已曩昔,专用范畴构架(DSA, Domain Specific Architecture)将是未来的趋势。DSA有必要到达足够低的本钱,足够高的硬件功能,以及易用的软件东西链,才干在商场和实践运用中具有真实的竞赛力。

第二,边际核算的优势将会俞发显着,跟着联网设备的增多,新式生态系统中的许多玩家将推进边际核算商场规模线性增加。

没有中心技能, 没有商场支撑的草创企业面对巨大危险。

Q6、2019年,公司地点的职业会出现出来什么样的竞赛格式,职业未来最重要的竞赛力是什么?公司的竞赛力体现在哪里?

异构智能是AI芯片公司,必定涉及到人工智能与半导体这两个大职业,在运用场景上又会涉及到自动驾驶、安防、医疗等其他职业。人工智能职业全体对商业化与落地的需求较为急迫,而人工智能落地有两个至关重要的点,榜首是效果,第二是本钱。

从效果上来说,神经网络算法现在在图像识别范畴有必定老练度,经过一些杂乱的深度模型能够担任甚至在一些使命上超过人类。从本钱看,由于算法模型一旦练习完结,就能够在多场景运用,本钱较低,但硬件本钱是许多解决方案中难以下降的部分。异构智能供给的NovuTensor芯片保证供给微弱的功能指标,支撑杂乱的深度模型在低推迟情境下供给数倍于英伟达芯片的功能与剖析才干,而且在价格上会有显着优势,便是针对人工智能落地的考虑。

从半导体职业看,咱们以为芯片公司有两种形式,一些芯片公司或许来自运用职业,对职业需求有丰厚知道,因而能够经过购买IP供给商所研制的人工智能加快IP及其他IP,将这些IP SOC在一块芯片上进行流片,供给根据该芯片的各类产品。这类公司的优势在于场景清晰,有必定出售途径,能够较快量产出货。

异构智能挑选另一条路途,也便是从底层做中心架构与技能的研制,一切的中心IP都由公司自研。这样的优点是实在把握中心技能,不会遭到外部条件的约束,而且由于自研架构的独特性与立异性,终究芯片产品可得到优于外购IP所能完结的功能指标。在现在的国际背景与环境下看,咱们以为把握中心技能的价值将会不断攀升。

Q7、2019年,公司是否会有一些里程碑节点?

咱们的技能现已十分老练, 后边重要的里程碑便是咱们宣告前两个大客户, 前十个大客户, 以及前100个客户, 等等。

Q8、2019年,公司地点的赛道上的公司,有什么必定要做的工作或许抢夺的商场,假如错过了,或许就会落后或许出局?

必定要做的, 便是把技能做到最极致, 中心技能没有竞赛力, 其他都不管用。

活跃寻求与培育协作伙伴也是至关重要的,不管从AI看仍是从半导体看都是这样。AI公司的落地必定需求场景,与有场景、有解决方案才干的公司协作能够加快商业化落地进程。

现在AI的商场并不大,要点不是去在某一个项目抓到更多的赢利,更重要的是先抓到更大的商场,也便是说要先把AI的蛋糕做大,再去考虑分配的问题。从芯片的视点看,芯片必定不是能够直接运用的终极产品,而是其他企业用来供给服务或解决方案的东西,因而树立与下流协作伙伴的协作关系,共同开发,才干更好地发挥芯片的效果。
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