Graphcore聯(lián)合創(chuàng)始人和CEO Nigel Toon說：“許多風(fēng)投機(jī)構(gòu)在幾年前都認(rèn)為投資半導(dǎo)體行業(yè)是一個(gè)笑話，當(dāng)聽到芯片初創(chuàng)公司時(shí)，他們可能會(huì)后笑得樂不可支?！?而這個(gè)趨勢(shì)正在改變，AI芯片公司開始備受關(guān)注，投資者也開始大手筆地寫支票。

GraphCore AI芯片公司團(tuán)隊(duì)

當(dāng)然，硅谷的風(fēng)險(xiǎn)投資家們有足夠的理由對(duì)于投資半導(dǎo)體不感冒，盡管硅構(gòu)成了硅谷這個(gè)名字。芯片的開發(fā)成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于軟件，而在半導(dǎo)體行業(yè)的初創(chuàng)公司中，革命性的創(chuàng)新少之又少。即使這些半導(dǎo)體初創(chuàng)公司能夠存活下來，利潤(rùn)也很薄，完全無法和英特爾以及英偉達(dá)這樣的行業(yè)巨頭競(jìng)爭(zhēng)。

而現(xiàn)在，有越來越多的投資者相信，人工智能可能是創(chuàng)建新興的半導(dǎo)體公司的獨(dú)特機(jī)會(huì)。PitchBook的數(shù)據(jù)顯示，今年風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)已向AI芯片初創(chuàng)企業(yè)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(gè)幸運(yùn)兒。Graphcore成立于2016年，總部位于英國(guó)。其創(chuàng)始人兼CEO Nigel Toon和聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO Simons Knowles此前還共同創(chuàng)立過3G蜂窩芯片公司Icera，被英偉達(dá)收購(gòu)。

Graphcore 開發(fā)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(yīng)用計(jì)算。他們開發(fā)了一套可以幫助用戶無縫使用 TensorFlow 和 MXNet 等機(jī)器學(xué)習(xí)框架的接口，并提供了AI開源軟件框架 Poplar。

與GPU不同，Graphcore 所設(shè)計(jì)的IPU是專為機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)打造，比同類產(chǎn)品的性能提升了 10~100 倍。這種AI芯片應(yīng)用廣泛，包括自動(dòng)駕駛、云計(jì)算以及機(jī)器人等領(lǐng)域。

其他的熱門AI芯片公司，包含美國(guó)的Mythic、Wave Computing和Cerebras，以及中國(guó)的深鑒科技和寒武紀(jì)科技。寒武紀(jì)來自中國(guó)科學(xué)院計(jì)算所，已經(jīng)完成一億美元的A輪融資，成為全球AI芯片領(lǐng)域首位獨(dú)角獸。

長(zhǎng)期以來，計(jì)算機(jī)硬件和軟件的創(chuàng)新是相互推動(dòng)的。而人工智能已經(jīng)成為最新的驅(qū)動(dòng)力。許多行業(yè)開始關(guān)注運(yùn)行深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的硬件，而現(xiàn)有的人工智能芯片的局限性也日益明顯。

英偉達(dá)是AI芯片領(lǐng)域的巨頭之一，其GPU圖形芯片廣泛應(yīng)用于游戲和圖形制作。其處理器有成千上萬個(gè)與渲染像素平行的微型計(jì)算機(jī)，經(jīng)過優(yōu)化，目前已適用于運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法，也涉及大量的并行計(jì)算。

雖然GPU圖形芯片已被廣泛應(yīng)用，但也有缺陷，其中最大的問題是，當(dāng)大量GPU并行工作時(shí)，耗能太高。卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU），作為領(lǐng)先的人工智能研究中心之一，只好要求研究人員暫時(shí)減少對(duì)芯片的使用，以減少大學(xué)的電力系統(tǒng)的負(fù)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(jì)劃推出更多的節(jié)能處理器。

Graphcore CTO Simon Knowles 表示，他們?cè)O(shè)計(jì)的AI芯片采用Local Memory本地化存儲(chǔ)，分離計(jì)算和通信的功能，讓他們按順序運(yùn)行而不是交叉運(yùn)行，盡量減少存儲(chǔ)過程，以計(jì)算優(yōu)先；同時(shí)采用Bulk Synchronous Parallel批量同步并行機(jī)制，從而在同等能耗條件下，大大提高其AI算法的運(yùn)行速度。

GraphCore預(yù)計(jì)將在2018年第一季度交付IPU芯片給早期客戶，初步測(cè)試顯示比目前的硬件速度快10倍到100倍。

而中國(guó)的寒武紀(jì)推出的AI處理器也獲得肯定，華為就是其大客戶之一。對(duì)于用深度學(xué)習(xí)來識(shí)別圖像，與GPU相比，在同等功能之下，寒武紀(jì)的AI芯片運(yùn)行速度快6倍。

這讓研究人員對(duì)于AI芯片能帶來的計(jì)算能力的飛躍和前景感到興奮。英國(guó)帝國(guó)理工學(xué)院的Andrew Davison教授表示：“現(xiàn)實(shí)和我們想要做的事情之間仍有很大的差距。” 專注于機(jī)器人和計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用，Davison認(rèn)為，AI芯片初創(chuàng)公司將加速人工智能的廣泛應(yīng)用。

盡管前景很樂觀，AI芯片初創(chuàng)公司也面臨挑戰(zhàn)。芯片巨頭都在關(guān)注AI芯片領(lǐng)域。英特爾最近宣布，計(jì)劃推出AI應(yīng)用新處理器系列，英偉達(dá)也在不斷提升其AI芯片性能。

此外，AI芯片初創(chuàng)公司還面臨著另外一個(gè)挑戰(zhàn)，如何兼顧AI芯片的高度行業(yè)化和通用性以及市場(chǎng)時(shí)機(jī)，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(duì)于那些高度垂直應(yīng)用的芯片公司來說，這將是一次新的洗牌?！?/p>

如果初創(chuàng)公司推出的AI芯片希望有廣泛的應(yīng)用，就可能要以犧牲其性能為代價(jià)，與英偉達(dá)、英特爾等巨頭競(jìng)爭(zhēng)， 也可能會(huì)被巨頭收購(gòu)。但如果AI芯片初創(chuàng)公司出現(xiàn)“集體陣亡”，那么風(fēng)險(xiǎn)投資家們將會(huì)重新收起支票本。

- 本文源自MIT Tech Review和Graphcore

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