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百度:通过自研、合作以及投资等多种方式部署AI芯片
百度作为搜索企业,其对AI芯片的需求更为明确。早在2011年,百度就在FPGA和GPU进行了大规模部署,也开始在FPGA的基础上研发AI加速器来满足深度学习运算的需要。此后,百度就不断通过合作、投资和自研的方式来推进该业务。
1)加强同芯片设计及IP企业合作。2017年3月,百度发布了DuerOS智慧芯片,并与紫光展锐、ARM、上海汉枫达成战略合作。
这款芯片搭载了对话式人工智能操作系统,可以赋予设备可对话的能力,能广泛用于智能玩具、蓝牙音箱、智能家居等多种设备。2017年8月,百度又与赛思灵(Xilinx)发布了XPU,这是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片。同在2017年,百度同华为达成合作,推动终端AI芯片的落地。
2)参与AI芯片企业投资。2018年2月5日,美国初创公司Lightelligence宣布获得了1000万美元种子轮融资,由百度风投和美国半导体高管财团领投。Lightelligence主要利用基于光学的新技术,来加速人工智能的工作负载,通过光子电路的新兴技术来加速信息处理。
3)自研芯片也正在加速部署。2018年7月,百度正式发布了自研的AI芯片“昆仑”,这是当时国内第一款云端全功能AI芯片,其中包含训练芯片昆仑818-300,推理芯片昆仑818-100。昆仑AI芯片是基于百度CPU、GPU、FPGA的AI加速器研发,能够在100W左右的功耗下,提供高达260万亿次/秒的运算速度,算力处于业界领先水平。
创业企业
寒武纪:公司同时发力终端和云端芯片,技术综合实力较强寒武纪发源于中科院,是目前全球领先的智能芯片公司,由陈天石、陈云霁兄弟联合创办,团队成员主要人员构成也来自于中科院,其中还有部分参与龙芯项目的成员。
2018年6月公司,公司获得数亿美元投资,此轮融资之后,寒武纪科技估值从上年的10亿美金大幅上升至25亿美元。公司是目前国内为数不多的同时具备云端和终端AI芯片设计能力的企业。
公司最早发力的是终端芯片,主要为1A系列,包括1A、1H8和1H16,公司通过IP授权的模式赋能终端或者芯片设计企业,目前主要合作伙伴包括华为,其中麒麟970就采用其1A处理器。
另外,公司还推出了面向低功耗场景视觉应用的寒武纪1H8,高性能且拥有广泛通用性的寒武纪1H16,以及用于终端人工智能产品的寒武纪1M。2018年9月,华为发布的麒麟980依然集成了优化版的寒武纪1H新一代智能处理器。
公司云端芯片也取得较大突破。云端芯片一直是英特尔、英伟达等公司的领地,国内企业很难进入。2018年5月,寒武纪推出算力达到128Tops的MLU100云端智能芯片,可用于训练和推理。MLU100相比传统的GPU和CPU芯片,MLU芯片拥有显著的性能功耗比和性能价格比优势,适用范围覆盖了图像识别、安防监控、智能驾驶等多个重点应用领域。
综合来看,公司在AI芯片方面竞争力较强。公司拥有自己的处理器架构和指令集,而且通过硬件神经元虚拟化、开发通用指令集、运用稀疏化处理器架构解决了ASIC用于深度学习时存在的三大问题。这三大问题是:云端算力的挑战、能效瓶颈、手机端和云端超大规模计算场景应用问题。
地平线机器人:公司芯片和计算平台在嵌入式及智能驾驶领域具备优势
地平线成立于2015年,主要从事边缘人工智能芯片和计算平台业务,场景聚焦于智能驾驶和AIoT边缘计算。
2018年起,公司逐渐实现产品化落地。2019年2月,公司官方宣布已获得6亿美元B轮融资,SK中国、SKHynix以及数家中国一线汽车集团(与旗下基金)联合领投。B轮融资后,地平线估值达30亿美元。
2017年12月,地平线发布中国首款全球领先的嵌入式人工智能视觉芯片征程(Journey)系列和旭日(Sunrise)系列。
旭日1.0处理器面向智能摄像头等应用场景,具备在前端实现大规模人脸检测跟踪、视频结构化的处理能力,可广泛用于智慧城市、智慧零售等场景。
征程1.0处理器面向智能驾驶,具备同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类目标进行精准的实时检测与识别的处理能力,同时满足车载严苛的环境要求以及不同环境下的视觉感知需求,可用于高性能L2级别的高级驾驶辅助系统ADAS。