英国再造AI芯片独角兽，GraphCore靠什么获5千万美元投资？

Graphcore联合创始人和CEO Nigel Toon说：“许多风投机构在几年前都认为投资半导体行业是一个笑话，当听到芯片初创公司时，他们可能会后笑得乐不可支。” 而这个趋势正在改变，AI芯片公司开始备受关注，投资者也开始大手笔地写支票。

GraphCore AI芯片公司团队

当然，硅谷的风险投资家们有足够的理由对于投资半导体不感冒，尽管硅构成了硅谷这个名字。芯片的开发成本远远高于软件，而在半导体行业的初创公司中，革命性的创新少之又少。即使这些半导体初创公司能够存活下来，利润也很薄，完全无法和英特尔以及英伟达这样的行业巨头竞争。

而现在，有越来越多的投资者相信，人工智能可能是创建新兴的半导体公司的独特机会。PitchBook的数据显示，今年风险机构已向AI芯片初创企业投资了1.13亿美元，几乎是2015年投资额度的三倍。

Graphcore正是其中的一个幸运儿。Graphcore成立于2016年，总部位于英国。其创始人兼CEO Nigel Toon和联合创始人兼CTO Simons Knowles此前还共同创立过3G蜂窝芯片公司Icera，被英伟达收购。

Graphcore 开发的是一种新型处理器，称之为IPU（intelligent processing unit /智能处理器），可以用来帮助加速AI应用计算。他们开发了一套可以帮助用户无缝使用 TensorFlow 和 MXNet 等机器学习框架的接口，并提供了AI开源软件框架 Poplar。

与GPU不同，Graphcore 所设计的IPU是专为机器学习系统打造，比同类产品的性能提升了 10~100 倍。这种AI芯片应用广泛，包括自动驾驶、云计算以及机器人等领域。

其他的热门AI芯片公司，包含美国的Mythic、Wave Computing和Cerebras，以及中国的深鉴科技和寒武纪科技。寒武纪来自中国科学院计算所，已经完成一亿美元的A轮融资，成为全球AI芯片领域首位独角兽。

长期以来，计算机硬件和软件的创新是相互推动的。而人工智能已经成为最新的驱动力。许多行业开始关注运行深度学习系统的硬件，而现有的人工智能芯片的局限性也日益明显。

英伟达是AI芯片领域的巨头之一，其GPU图形芯片广泛应用于游戏和图形制作。其处理器有成千上万个与渲染像素平行的微型计算机，经过优化，目前已适用于运行深度学习算法，也涉及大量的并行计算。

虽然GPU图形芯片已被广泛应用，但也有缺陷，其中最大的问题是，当大量GPU并行工作时，耗能太高。卡内基梅隆大学（CMU），作为领先的人工智能研究中心之一，只好要求研究人员暂时减少对芯片的使用，以减少大学的电力系统的负载。CMU Franz Franchetti教授表示，他们正寻找替代能源来缓解这一问题。AI芯片公司正计划推出更多的节能处理器。

Graphcore CTO Simon Knowles 表示，他们设计的AI芯片采用Local Memory本地化存储，分离计算和通信的功能，让他们按顺序运行而不是交叉运行，尽量减少存储过程，以计算优先；同时采用Bulk Synchronous Parallel批量同步并行机制，从而在同等能耗条件下，大大提高其AI算法的运行速度。

GraphCore预计将在2018年第一季度交付IPU芯片给早期客户，初步测试显示比目前的硬件速度快10倍到100倍。

而中国的寒武纪推出的AI处理器也获得肯定，华为就是其大客户之一。对于用深度学习来识别图像，与GPU相比，在同等功能之下，寒武纪的AI芯片运行速度快6倍。

这让研究人员对于AI芯片能带来的计算能力的飞跃和前景感到兴奋。英国帝国理工学院的Andrew Davison教授表示：“现实和我们想要做的事情之间仍有很大的差距。” 专注于机器人和计算机视觉应用，Davison认为，AI芯片初创公司将加速人工智能的广泛应用。

尽管前景很乐观，AI芯片初创公司也面临挑战。芯片巨头都在关注AI芯片领域。英特尔最近宣布，计划推出AI应用新处理器系列，英伟达也在不断提升其AI芯片性能。

此外，AI芯片初创公司还面临着另外一个挑战，如何兼顾AI芯片的高度行业化和通用性以及市场时机，都是难题。 Lux Capital曾投资AI公司Nervana和芯片公司Mythic，其合伙人Shahin Farshchi表示：“对于那些高度垂直应用的芯片公司来说，这将是一次新的洗牌。”

如果初创公司推出的AI芯片希望有广泛的应用，就可能要以牺牲其性能为代价，与英伟达、英特尔等巨头竞争， 也可能会被巨头收购。但如果AI芯片初创公司出现“集体阵亡”，那么风险投资家们将会重新收起支票本。

- 本文源自MIT Tech Review和Graphcore

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