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Gyrfalcon Technology入局AI芯片戰(zhàn)場,研發(fā)存儲(chǔ)計(jì)算融合一體的本地并行AI運(yùn)算架構(gòu)

發(fā)布時(shí)間:作者:cobinet瀏覽:392次來源:千家綜合布線網(wǎng)
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[導(dǎo)讀]Gyrfalcon Technology成立于2017年,公司成立時(shí)正式AI芯片備受關(guān)注之時(shí)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟及應(yīng)用,原有的芯片算力已經(jīng)難以應(yīng)對巨大的算力消耗……

2017年7月,Intel發(fā)布了基于Movidius技術(shù)的神經(jīng)計(jì)算棒,售價(jià)79美元,可以接入多種設(shè)備,部署深度學(xué)習(xí)推理任務(wù)。半年之后,Laceli? 計(jì)算棒問世,根據(jù)官網(wǎng)參數(shù),性能是Movidius神經(jīng)計(jì)算棒的90倍, 售價(jià)僅為69美元。

推出這款產(chǎn)品的,正是硅谷的一家AI芯片初創(chuàng)公司 Gyrfalcon Technology。在此之前,公司已推出“光矛處理器 Lightspeeur? 2801S”,于2017年9月成功流片,基于自研的APiM架構(gòu),有28000個(gè)并行神經(jīng)計(jì)算核,180mW功耗下基于VGG模型每秒處理圖片150張,適用于CNN、RNN等常見深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練及推理。

Gyrfalcon Technology成立于2017年,公司成立時(shí)正式AI芯片備受關(guān)注之時(shí)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟及應(yīng)用,原有的芯片算力已經(jīng)難以應(yīng)對巨大的算力消耗。簡單來說,深度學(xué)習(xí)的過程可以抽象理解為利用大量標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練出一個(gè)行之有效的模型,再將這一模型運(yùn)用于新數(shù)據(jù)的推理。因?yàn)檫@一算法是建立在多層大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之上的,后者本質(zhì)上是包含了矩陣乘積和卷積操作的大運(yùn)算量函數(shù),往往需要先定義一個(gè)包含回歸問題的方差、分類時(shí)的交叉熵的代價(jià)函數(shù),再數(shù)據(jù)分批傳遞進(jìn)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)參數(shù)求導(dǎo)出代價(jià)函數(shù)值,從而更新整個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型。這通常意味著至少幾百萬次的相乘處理,計(jì)算量巨大。

有多年半導(dǎo)體行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的董琪、楊林、林建國、Terry Torng也看中了其中的市場機(jī)遇,于2017年一起創(chuàng)業(yè),在硅谷創(chuàng)辦了Gyrfalcon Technology,希望打造AI芯片。

2017年,團(tuán)隊(duì)推出了第一款芯片,名為Lightspeeur?光矛系列智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。從官網(wǎng)公布的性能參數(shù)上看,這款產(chǎn)品采用了28nm制造工藝,片上集成高達(dá)28000個(gè)運(yùn)算單元,單芯片峰值運(yùn)算能力為5.6TOPS,效率能耗比達(dá)到9.3Tops/W,180mW功耗下基于VGG模型每秒處理圖片150張,支持 常見的多種網(wǎng)絡(luò)模型,同時(shí)支持標(biāo)準(zhǔn)的開源框架,如 Caffe, TensorFlow和 MXNet,表現(xiàn)亮眼。

之所以能做到這一點(diǎn),團(tuán)隊(duì)分析主要是因?yàn)閮纱髣?chuàng)新。一是采用了不同于傳統(tǒng)處理器架構(gòu),而是采用了二維的矩陣芯片架構(gòu),第一代的芯片產(chǎn)品已經(jīng)可以做到 168核X168個(gè)核的矩陣架構(gòu),相當(dāng)于片上集成28000個(gè)運(yùn)算單元。

傳統(tǒng)的處理器基本是馮諾依曼架構(gòu),如Intel X86 CPU,單點(diǎn)架構(gòu),基于指令集處理各種簡單或復(fù)雜的任務(wù),;或是類似NVDIA GPU這樣的一維架構(gòu),可以做大量并行計(jì)算,適用圖形計(jì)算,計(jì)算單元大幅提高但總量依然受限,功耗很高。而基于Gyrfalcon Technology的二維矩陣式結(jié)構(gòu),單品可以輕易集成幾十到幾十萬計(jì)算單元,多單品之間還可隨意無縫互聯(lián),非常適合不同場景下的AI計(jì)算。,為降低功耗和發(fā)熱,其時(shí)鐘設(shè)計(jì)可以很慢,但由于計(jì)算單元海量增加,芯片整體速度卻會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他傳統(tǒng)架構(gòu)的處理器。目前,團(tuán)隊(duì)已經(jīng)為這一技術(shù)申請了專利。

二是自研了 APiM架構(gòu)(存儲(chǔ)計(jì)算融合一體的本地并行AI運(yùn)算),消除了數(shù)據(jù)搬運(yùn)的環(huán)節(jié),解決了數(shù)據(jù)搬運(yùn)墻難題。AI算法在芯片實(shí)現(xiàn)時(shí)遇到的核心問題不是計(jì)算資源而是存儲(chǔ)問題,強(qiáng)如GPU提供眾多的計(jì)算資源,但實(shí)際計(jì)算能力與計(jì)算資源大為降低,很多情況下芯片80%左右的功耗都用于了數(shù)據(jù)搬運(yùn)上。

Gyrfalcon Technology的 APiM架構(gòu)提升內(nèi)存的地位,將數(shù)據(jù)和運(yùn)算寫在了內(nèi)存里,相當(dāng)于減少了一半以上的能耗。團(tuán)隊(duì)告訴36氪,近期他們在ARM的云端AI服務(wù)器測試時(shí),節(jié)省了90%左右的電量。

Gyrfalcon Technology告訴36氪,之所以能做到上面的這些創(chuàng)新,與團(tuán)隊(duì)成員的經(jīng)歷、背景相關(guān)。首席科學(xué)家楊林博士畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)電子工程系,后獲清華大學(xué)無線電系碩士和美國加大伯克利電子工程系博士學(xué)位,研究領(lǐng)域?yàn)閳D像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)芯片,擁有近30年通訊、數(shù)字電視、芯片設(shè)計(jì)工作經(jīng)驗(yàn),他是細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和中國數(shù)字電視傳輸標(biāo)準(zhǔn)核心技術(shù)發(fā)明人,擁有CNN領(lǐng)域30多項(xiàng)中美專利。CEO董琪畢業(yè)于清華大學(xué)微電子專業(yè),先后獲得學(xué)士和碩士學(xué)位,是圖像傳感器專家,擁有20多年國際半導(dǎo)體開發(fā)與生產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn),曾是美國OMINVISION公司初創(chuàng)管理團(tuán)隊(duì)成員,先后擔(dān)任技術(shù)開發(fā)副總裁和市場拓展副總裁。

另一方面,要實(shí)現(xiàn)這樣的創(chuàng)新,還需要更多底層技術(shù)的支持。比如,采用APiM的架構(gòu),也意味著對內(nèi)存的要求提升,但目前市面上的DRAM、RRAM、Flash等存儲(chǔ)元器件,雖然技術(shù)成熟,但各自都存在某種使用上的缺欠,如漏電、功耗大、性能表現(xiàn)隨環(huán)境變化不穩(wěn)定等等,,需要在材料方面創(chuàng)新。團(tuán)隊(duì)中的資深技術(shù)副總裁Terry Torng,是明尼蘇達(dá)大學(xué)材料工程系博士,有近30年磁性記憶、磁性材料、高溫超導(dǎo)、微電子機(jī)械系統(tǒng)和傳感器研發(fā)經(jīng)驗(yàn),是高溫超導(dǎo)YBaCuO、93K發(fā)明人之一,帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)了適用于AI芯片的新材料。

Gyrfalcon Technology的產(chǎn)品,目前可以適用于深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練、推理環(huán)節(jié),同時(shí)可以適用于云端和終端。團(tuán)隊(duì)分析,推理環(huán)節(jié)會(huì)是未來AI芯片的重要應(yīng)用場景,而在云端團(tuán)隊(duì)很難撼動(dòng)NVIDIA的優(yōu)勢,因此主要聚焦終端的推理環(huán)節(jié)。

目前的產(chǎn)品主要包括單芯片、計(jì)算棒、板卡等多種形態(tài),適用于移動(dòng)邊緣計(jì)算、智能監(jiān)控、智能玩具、、VR AR、、自動(dòng)駕駛等。根據(jù)此前騰訊科技的采訪,公司目前已經(jīng)與一家自動(dòng)駕駛公司啟動(dòng)無人駕駛深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)品合作,與韓國手機(jī)品牌開始AI手機(jī)方案合作、與日本知名企業(yè)合作專用AI服務(wù)器、與中國制造業(yè)知名企業(yè)聯(lián)合啟動(dòng)AI工業(yè)智能自動(dòng)化項(xiàng)目、以及與國內(nèi)安防企業(yè)籌劃真正具備本地AI識(shí)別能力的攝像頭等等。

總裁林建國告訴36氪,搭載Gyrfalcon Technology芯片的手機(jī)將于今年7月左右正式推出,芯片將主要用于支持一款圖像相關(guān)的應(yīng)用。第二代產(chǎn)品疊加了新材料內(nèi)存技術(shù),在能耗、存儲(chǔ)能力上將實(shí)現(xiàn)量級(jí)提升,預(yù)計(jì)于2018年第四季度推出。

現(xiàn)階段,Gyrfalcon Technology組建了40人左右的團(tuán)隊(duì)。除董琪、楊林、Terry Torng有半導(dǎo)體行業(yè)的技術(shù)、研發(fā)背景外,軟件部總裁張文涵是清華大學(xué)電子工程系博士,有20多年圖像視頻信號(hào)處理研發(fā)經(jīng)驗(yàn),專注于計(jì)算機(jī)視覺及深度學(xué)習(xí)及其ASIC芯片架構(gòu),曾先后任職于意法半導(dǎo)體、Genesis Microchip、凌訊科技、Motorola 擔(dān)任高級(jí)技術(shù)及管理職位。

此外,總裁林建國畢業(yè)于清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,后在美國南加州大學(xué)取得MBA學(xué)位,有30年通訊、IT、互聯(lián)網(wǎng)等高科技行業(yè)國內(nèi)國際創(chuàng)業(yè)以及企業(yè)管理和運(yùn)營經(jīng)驗(yàn),曾在世界500強(qiáng)企業(yè)分別擔(dān)任北美戰(zhàn)略總監(jiān)、全球業(yè)務(wù)總經(jīng)理、美國公司總裁等職務(wù)。 市場付總裁雷兵曾在Syncomm、C2 Microsystems、ArcSoft、Electronic Business等多家芯片、電子類公司擔(dān)任CEO、全球營銷及商務(wù)拓展副總裁等職務(wù),在對專業(yè)技術(shù)進(jìn)行市場化、全球戰(zhàn)略合作方面有經(jīng)驗(yàn)。

至目前為止,公司已經(jīng)完成來自中、日、韓的兩輪融資,中國上市公司華西股份有參投。團(tuán)隊(duì)透露,公司2018年將有望實(shí)現(xiàn)盈虧平衡。

文章編輯:CobiNet(寧波)  
本公司專注于電訊配件,銅纜綜合布線系列領(lǐng)域產(chǎn)品研發(fā)生產(chǎn)超五類,六類,七類線,屏蔽模塊,配線架及相關(guān)模塊配件的研發(fā)和生產(chǎn)。

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