对话天数智芯CEO:GPGPU的国产化时代将至

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▲软硬件协同设计

李云鹏认为,如果人工智能真正实现商业化和市场化,单一突破是不够的。关键是如何与行业整合。天智智信选择软硬件协同创造良性生态,真正发挥软硬件叠加带来的倍增效应,实现短期收益与长期增长的平衡。

件的企业主要分为互联网,金融,制造和医疗四个方面。

李云鹏针对的是大型装备制造业,包括轨道交通,风电,石油和天然气。特别是,具有大量传感器设备和复杂数据源的轨道交通也对安全操作有强烈需求。这是一个特定且足够大的市场,具有非常大的对数曲线,可以为其产品迭代提供反馈。

“如果我们能够证明我们的底层软件能够满足他在该行业中的生产应用场景的需求,并且我们的芯片可以满足他的需求,那么我们就有能力推动跨行业,例如航空航天。”李云鹏说。

创建高端,低端通用芯片,实现透明硬件更换

在谈到为什么他带领团队扩大核心核心时,李云鹏用这辆车来比较这个决定的出发点:“当我开了一辆可以行驶到250公里/小时的车时,我发现另一辆车要打开350公里/小时,但价格昂贵且不易使用,最好是制造一款快速,易于使用且性价比高的汽车。“

近年来,人工智能的快速发展带来了在角落里超车的可能性。许多从事海外基础硬件和软件产品研发的工程师都转向了中国的新机遇。李云鹏为他们提供了实用且可执行的途径:通过软件中间件,它捕获了客户生态中最关键的部分,然后继续扩展以填补半导体本身与最终客户之间的空白,为此提供了基础。无缝替换本地化硬件。

这种方法不仅可以立即带来性能提升,而且可以实现“透明替换”,即后端硬件的更换为客户无缝迁移,上层应用程序不会做任何改动,并且不增加客户。任何费用。

2017年底,天智智信芯片团队正式启航。基于AMD在美国和上海的GraphicsGPU核心团队,有超过100人。

天智智信制造的GPGPU芯片可以定义为通用的标准化超大规模并行计算芯片。该产品线涵盖高中和低端,可为AI应用提供计算能力支持,以及加速数据库计算,统计计算等和神经网络。无关的计算。

李云鹏告诉志翔,其芯片的亮点之一是填补通用并行计算的空白。除了NVIDIA和AMD之外,很少有初创公司在做这样的产品。

天高端计算芯片BigIsland,基准NVIDIATeslaV100。它是一种基于云的高性能通用计算芯片,基于GPGPU架构,应用于云AI培训,云AI推理和云HPC通用计算。

BigIsland具有五大优势:全面的生态兼容性,高性能的有效计算能力,指令集编程架构,完整的硬件和软件支持以及专有知识产权(IP)。该芯片采用多级缓存架构和超高带宽存储子系统,可提供服务器级可靠性。

在软件方面,BigIsland有四个主要特征:

1.概述:统一接口支持通用计算和深度学习神经网络

2,高效:深度优化编译器和库函数,深度挖掘硬件性能

3.标准:与主流异构计算框架和AI开发框架兼容

4,自动:自动网络优化和完整的SDK工具链

同时,核心为创建EPU边缘的天数,基准NVIDIATX2。这是一种基于卷积神经网络(CNN)的高性能边缘AI推理加速芯片。它采用16nm工艺技术,主要用于基于视频的设备端AI加速器解决方案市场。它有FPGA仿真,目前正在流动。电影是密封的。

该芯片具有一定的多功能性,可用于设备制造,包括轨道交通的一些实验,风力发电的安全监控,以及大型石油和天然气炼油厂的安全设备监控。

国内芯片人才足够,只是缺乏工业环境

件。对此,李云鹏也有自己的想法。

在芯片行业,如AMD,大部分GPU芯片的实施工作都是在上海完成的。从这个角度来看,技术人才不一定要有出国留学的背景,现有的主要电子部门的毕业生也有这种能力。李云鹏认为,中国的芯片人才充足,但学校学习的内容和行业内容毕竟不同,缺乏以企业为导向的产业环境。人才短缺现象是暂时的,使用现有人才更为重要。

在天智之心的人才金字塔中,顶层是业内顶尖的专家,代表着技术的前沿;高端是AMD在美国和上海的GraphicsGPU核心团队;金字塔的底部是基于中国现有的人才环境,弥补了相应的人才。目前,天智智信芯片设计团队拥有一批具有20多年行业经验的世界级技术专家,以及拥有5至15年行业经验的高技术精英。团队成熟而完整。

在人工智能方面,高端人工智能软件人才缺口仍然很大,但现在在国家政策的支持下,人工智能教育自初中以来一直普及。如果可以继续下去,李云鹏认为,在可预见的未来将会爆发AI人才。现象。

企业家精神的六个核心和核心要素

李云鹏将创业公司发展的关键概括为六个词:焦点,杠杆和迭代。

聚焦是指广义上的焦点。它不能通过纯软件思维或硬件思维来看待,因为二者的叠加是一种乘法效应。如果这种效果很巧妙,那么预计会达到十倍的效果。

借贷的过程更为关键。创业公司的数量和能源是有限的,需要借鉴现有的生态力量来发展。

迭代是产品真正成功或被广泛接受的关键。产品核心的天数包括内部迭代和客户的直接迭代。

他认为创业是一个做事和进入的过程。没有信心支持,没有初步指导,没有来自市场的积极反馈,没有经济支持,没有大环境的发展是困难的。

从技术人员到企业家的过渡是一个痛苦的转型过程。李云鹏回忆说,当他第一次创业时,他很困惑,因为他无法理解他所说的话。如何根据客户和投资机构等不同的受众表达自己的事物,是外界的关键。

最后,他总结了创业过程中发现的几个核心要素:保持他人思想的成长,这是企业家的基本素质;保持人们的思想,这是企业家的基本能力;细致严谨,这是企业家的创业风格;前三点可以成功,理想是不断升华,决定是成功还是成功。

结论:AI芯片即将到来,生态建设问题依然严峻

在过去的一年里,AI芯片制造商已经走出了秘密核心制造的状态,并揭开了他们芯片产品的真面目。大多数创始公司选择进入终端市场,这是与数百人的争斗。一些玩家选择进入被美国半导体巨头侵蚀的云端,很少有玩家选择像天智之心这样的GPGPU筹码。

但是,在这个阶段,真正部署在云AI芯片市场的玩家只能使用GPGPU进行NVIDIA。 NVIDIA凭借其强大的GPU + CUDA解决方案进入了深度学习领域,并积累了大量的研发投入和时间来构建坚不可摧的生态城墙。这正是国内外其他球员之间相对薄弱的联系。

在风险投资的早期阶段,GPGPU企业家还需要在CUDA生态学的基础上推广自己的芯片。然而,随着芯片的初步推进,如果要实现自我控制,就必须建立一个完整的国内核心技术生态系统。路。

(此账号为网易新闻网易“每个态度”签约账号)

导语:“AI芯片”的新概念在过去一年逐渐走向普及阶段,并且越来越为公众所熟知。在行业的残酷增长,加速着陆和加速集成的过程中,更多的AI芯片公司已经开始走出自己的差异化路线。

在AI芯片系列报告的第一季后,智智再次启动,并进一步深入跟踪整个AI芯片产业链中近100家核心企业。这是志毅AI芯片产业系列的第二季之一。

众所周知,人工智能(AI)有三大支柱:数据,算法和计算能力,其中计算能力是芯片巨头和芯片制造商的核心战场。虽然近年来,AI芯片战场已经逐渐出现在百家思想中,但在云AI芯片领域,NVIDIA仍然是绝对的王者。

NVIDIA是将图形处理单元(GPU)引入通用计算的先驱。其通用GPU(GPGPU)几乎垄断了云培训芯片市场,具有并行计算和完整而强大的通用并行计算架构CUDA的优势。挑战者也在不断涌现。在中国有一家名为Tianzhi Zhixin的公司。它最近披露了推出一系列芯片产品的时间表,旨在填补通用并行计算芯片的空白。

虽然天智和NVIDIA也在做通用GPU,但与大多数AI芯片制造商不同,天智智信不是初创公司,而是首先切入软件层来构建AI系统。令人惊讶的是,在创业之前,其创始人,董事长兼首席执行官李云鹏并没有筹码背景。

李云鹏的愿景非常雄心勃勃。该公司的职位是系统级公司,而不是基准NVIDIA。

近日,智云与田云芝创始人,董事长兼首席执行官李云鹏进行了深入对话。在沟通过程中,我们发现李云鹏是一位非常有思想的人,他对公司的定位和布局,产品技术逻辑以及创业公司的风格有着独到的见解。

10年的Oracle退伍军人回到中国开展业务

李云鹏2002年毕业于南京大学计算机系。 2005年,他获得了威斯康星大学麦迪逊分校的计算机科学硕士学位。

他毕业后的第一份工作是在甲骨文,时间跨度为10年。起初,李云鹏从事Oracle数据库设计相关的研发和技术管理工作,后来担任Oracle核心数据库部门的技术总监。在他的工作过程中,他意识到大数据,云计算,人工智能(AI)以及国内软硬件基础设施等新兴技术带来的市场空间相对薄弱。制作AI基本硬件和软件系统的想法正在逐步形成。

经过多年与潇潇朝晖讨论,2015年12月,李云鹏回到中国,创办了南京天智智信科技有限公司。

经过三年半的发展,今天,志信的员工人数已超过300人。其技术团队来自全球领先的芯片公司AMD的GPU部门和企业软件领导者Oracle,富士通,主要分为软件平台团队(SoftwarePlatformTeam),AI团队(AITeam),芯片设计团队(HardwareTeam)以及前三者的需求团队研究团队(ResearchTeam)与反馈相结合。

其芯片设计团队在芯片设计方面积累了近30年的经验,是中国最好,最完整的高端芯片设计团队之一。

例如,负责芯片设计的副总裁Tianxin Zhixin是一位高端计算芯片设计专家,在处理器,微处理器和GPU开发和管理方面拥有近30年的经验。在过去的15年中,他一直参与所有AMD服务器,GPU,APU产品的IP设计,包括最新的7nmEPYC和7nm GPU产品。

三年磨AI软件,定位系统级公司

当您在任何领域开展业务时,您上升得越多,就越容易被分割;你走得越多,巨人站得越多。李云鹏意识到如何选择创业领域对企业家来说是一个非常重要的问题。

李云鹏将天智之信定义为系统级公司,而不是NVIDIA。这是因为每个成功的系统级公司都拥有NVIDIA市场价值的数倍。但从这个意义上说,系统公司也很难创业。

在过去十年中,中国的互联网公司蓬勃发展。中国已经在TMT(技术,媒体,电信)领域建立了一座高层建筑,并出现了几座世界级的“高层建筑”。但为什么传统领域没有这种重大的化学反应呢?问题是我们的基础仍然薄弱。例如,在开发工具方面,没有成熟的基础设施来支持这样一个大型行业。大多数公司没有能力优化底层证券。

因此,Tianzhi Zhixin从中间件开始,希望建立底层系统技术服务能力,为这些商业客户服务并赋予他们权力。选择底层的另一个原因是,天智智信认为,中国需要一个基于产品技术服务的底层企业,能够清楚地了解商业界限,并能与客户保持商业距离,实现合作共赢。这也是核心选择日的核心考虑因素。因此,从2015年成立到2017年第三季度,天智之心正在做一件事 - 软件。

作为一家创业公司,考虑到资金数量和技术实力等客观因素,自建生态是不现实的。因此,智慧核心的天数选择与市场开源生态和现有的成熟生态相适应。特别是在技术开发逻辑方面,智慧从软件计算能力的天数,即使用软件来提高现有硬件的平均计算能力。换句话说,核心时代的中间件产品数量可以与市场上已有的任何开源计算框架完美匹配。这允许硬件处理器实现更高的处理效率。与此同时,随着中间件的推出和上层应用的不断应用,天智智信推出了相应的芯片产品,为现有的硬件产品和系统解决方案提供平滑透明的迁移。

▲软硬件协同设计

李云鹏认为,如果人工智能真正实现商业化和市场化,单一突破是不够的。关键是如何与行业整合。天智智信选择软硬件协同创造良性生态,真正发挥软硬件叠加带来的倍增效应,实现短期收益与长期增长的平衡。

件的企业主要分为互联网,金融,制造和医疗四个方面。

李云鹏针对的是大型装备制造业,包括轨道交通,风电,石油和天然气。特别是,具有大量传感器设备和复杂数据源的轨道交通也对安全操作有强烈需求。这是一个特定且足够大的市场,具有非常大的对数曲线,可以为其产品迭代提供反馈。

“如果我们能够证明我们的底层软件能够满足他在该行业中的生产应用场景的需求,并且我们的芯片可以满足他的需求,那么我们就有能力推动跨行业,例如航空航天。”李云鹏说。

创建高端,低端通用芯片,实现透明硬件更换

在谈到为什么他带领团队扩大核心核心时,李云鹏用这辆车来比较这个决定的出发点:“当我开了一辆可以行驶到250公里/小时的车时,我发现另一辆车要打开350公里/小时,但价格昂贵且不易使用,最好是制造一款快速,易于使用且性价比高的汽车。“

近年来,人工智能的快速发展带来了在角落里超车的可能性。许多从事海外基础硬件和软件产品研发的工程师都转向了中国的新机遇。李云鹏为他们提供了实用且可执行的途径:通过软件中间件,它捕获了客户生态中最关键的部分,然后继续扩展以填补半导体本身与最终客户之间的空白,为此提供了基础。无缝替换本地化硬件。

这种方法不仅可以立即带来性能提升,而且可以实现“透明替换”,即后端硬件的更换为客户无缝迁移,上层应用程序不会做任何改动,并且不增加客户。任何费用。

2017年底,天智智信芯片团队正式启航。基于AMD在美国和上海的GraphicsGPU核心团队,有超过100人。

天智智信制造的GPGPU芯片可以定义为通用的标准化超大规模并行计算芯片。该产品线涵盖高中和低端,可为AI应用提供计算能力支持,以及加速数据库计算,统计计算等和神经网络。无关的计算。

李云鹏告诉志翔,其芯片的亮点之一是填补通用并行计算的空白。除了NVIDIA和AMD之外,很少有初创公司在做这样的产品。

天高端计算芯片BigIsland,基准NVIDIATeslaV100。它是一种基于云的高性能通用计算芯片,基于GPGPU架构,应用于云AI培训,云AI推理和云HPC通用计算。

BigIsland具有五大优势:全面的生态兼容性,高性能的有效计算能力,指令集编程架构,完整的硬件和软件支持以及专有知识产权(IP)。该芯片采用多级缓存架构和超高带宽存储子系统,可提供服务器级可靠性。

在软件方面,BigIsland有四个主要特征:

1.概述:统一接口支持通用计算和深度学习神经网络

2,高效:深度优化编译器和库函数,深度挖掘硬件性能

3.标准:与主流异构计算框架和AI开发框架兼容

4,自动:自动网络优化和完整的SDK工具链

同时,核心为创建EPU边缘的天数,基准NVIDIATX2。这是一种基于卷积神经网络(CNN)的高性能边缘AI推理加速芯片。它采用16nm工艺技术,主要用于基于视频的设备端AI加速器解决方案市场。它有FPGA仿真,目前正在流动。电影是密封的。

该芯片具有一定的多功能性,可用于设备制造,包括轨道交通的一些实验,风力发电的安全监控,以及大型石油和天然气炼油厂的安全设备监控。

国内芯片人才足够,只是缺乏工业环境

件。对此,李云鹏也有自己的想法。

在芯片行业,如AMD,大部分GPU芯片的实施工作都是在上海完成的。从这个角度来看,技术人才不一定要有出国留学的背景,现有的主要电子部门的毕业生也有这种能力。李云鹏认为,中国的芯片人才充足,但学校学习的内容和行业内容毕竟不同,缺乏以企业为导向的产业环境。人才短缺现象是暂时的,使用现有人才更为重要。

在天智之心的人才金字塔中,顶层是业内顶尖的专家,代表着技术的前沿;高端是AMD在美国和上海的GraphicsGPU核心团队;金字塔的底部是基于中国现有的人才环境,弥补了相应的人才。目前,天智智信芯片设计团队拥有一批具有20多年行业经验的世界级技术专家,以及拥有5至15年行业经验的高技术精英。团队成熟而完整。

在人工智能方面,高端人工智能软件人才缺口仍然很大,但现在在国家政策的支持下,人工智能教育自初中以来一直普及。如果可以继续下去,李云鹏认为,在可预见的未来将会爆发AI人才。现象。

企业家精神的六个核心和核心要素

李云鹏将创业公司发展的关键概括为六个词:焦点,杠杆和迭代。

聚焦是指广义上的焦点。它不能通过纯软件思维或硬件思维来看待,因为二者的叠加是一种乘法效应。如果这种效果很巧妙,那么预计会达到十倍的效果。

借贷的过程更为关键。创业公司的数量和能源是有限的,需要借鉴现有的生态力量来发展。

迭代是产品真正成功或被广泛接受的关键。产品核心的天数包括内部迭代和客户的直接迭代。

他认为创业是一个做事和进入的过程。没有信心支持,没有初步指导,没有来自市场的积极反馈,没有经济支持,没有大环境的发展是困难的。

从技术人员到企业家的过渡是一个痛苦的转型过程。李云鹏回忆说,当他第一次创业时,他很困惑,因为他无法理解他所说的话。如何根据客户和投资机构等不同的受众表达自己的事物,是外界的关键。

最后,他总结了创业过程中发现的几个核心要素:保持他人思想的成长,这是企业家的基本素质;保持人们的思想,这是企业家的基本能力;细致严谨,这是企业家的创业风格;前三点可以成功,理想是不断升华,决定是成功还是成功。

结论:AI芯片即将到来,生态建设问题依然严峻

在过去的一年里,AI芯片制造商已经走出了秘密核心制造的状态,并揭开了他们芯片产品的真面目。大多数创始公司选择进入终端市场,这是与数百人的争斗。一些玩家选择进入被美国半导体巨头侵蚀的云端,很少有玩家选择像天智之心这样的GPGPU筹码。

但是,在这个阶段,真正部署在云AI芯片市场的玩家只能使用GPGPU进行NVIDIA。 NVIDIA凭借其强大的GPU + CUDA解决方案进入了深度学习领域,并积累了大量的研发投入和时间来构建坚不可摧的生态城墙。这正是国内外其他球员之间相对薄弱的联系。

在风险投资的早期阶段,GPGPU企业家还需要在CUDA生态学的基础上推广自己的芯片。然而,随着芯片的初步推进,如果要实现自我控制,就必须建立一个完整的国内核心技术生态系统。路。

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