深鑒科技完成數千萬美元A輪融資！受到全球產業巨頭看重！

據DT君獨家消息，國內知名的 AI 創業公司深鑒科技完成了數千萬美元的 A 輪融資，投資方包括賽靈思（Xilinx）、聯發科（MediaTek）、清華控股、方和資本，原有投資方金沙江創投、高榕資本跟投 。 此輪融資之後，深鑒科技將繼續自身技術的研發和產品化的推進。

谷歌開發者大會於本周三開幕，按照以往的慣例，谷歌將在會上發布 Android 系統最新功能。不過，其 CEO Sundar Pichai 曾表示，谷歌正逐漸將重點從移動互聯領域轉向人工智慧領域。

這不禁讓人揣測，Google很有可能推出可應用於實際生產的人工智慧新項目。在 2016 年的開發者大會上，這家科技公司就推出了自己的 TPU 晶元，希望利用專有硬體實現深度學習及其相關應用。

一個明顯的趨勢是，全球互聯網巨頭正在積極布局人工智慧的上游產業——晶元：老牌晶元公司英特爾正在開發人工智慧專用晶元，IBM正在設計基於大腦結構的晶元 TrueNorth。此外，Facebook、微軟以及 Twitter 也都在進行相關的研發工作。

這些頂尖科技公司對人工智慧晶元的重視是顯而易見的。因為，任何精妙演算法的實現都高度依賴於高性能的計算能力，而圖形處理器（GPU）、現場可編程門陣列（FPGA）、專用集成電路（ASIC）在其中扮演著關鍵的角色。GPU可以平行處理大量瑣碎的訊息，目前全球GPU代表廠商則是Nvidia。而FPGA憑藉其可編程專用性、高性能、低功耗的特徵，同樣在深度學習應用中展現獨特的優勢，當前全球代表廠商為英特爾、賽靈思（Xilinx）。

圖丨基於FPGA的深度學習解決方案

在中國，同樣有一批擁有晶元自主研發能力並且雄心勃勃的企業湧現。目前，國內有許多創業企業，選擇加入FPGA陣營，提供基於FPGA的解決方案。其中，比較有代表性的是源於清華大學的深鑒科技（DeePhi Tech）。深鑒在 2016 年 OpenPOWER 峰會上嶄露頭角。當時，世界最大的 FPGA 製造廠商 Xilinx 介紹了他們眼中深度學習處理器的新方法，其中技術的部分大多來自這家中國初創公司。

雖然成立才僅僅一年，深鑒科技憑藉深度壓縮、指令集與計算架構上的技術優勢，所推出的深度學習加速解決方案正受到國內外專業人士的認可。在 2017 年初，深鑒科技完成了數千萬美元的A輪融資，賽靈思（Xilinx）、聯發科（MediaTek）、清華控股、方和資本，以及原有投資方金沙江創投、高榕資本參與了此次投資 。

去年 5 月，DT君曾專訪過創立才數月的深鑒科技CEO姚頌，訪問中提到的深度壓縮、深度學習處理器等概念引起了業內很大的關注。同時，DT君也是深鑒科技本輪融資發布的獨家首發平台。對此，我們再次專訪了這位年輕的CEO。

圖丨深鑒科技A輪投資方

在深鑒科技CEO姚頌看來，他們並不願只做「一家賣晶元的公司」。深度學習應用的最優解是GPU還是FPGA？一面是國內持續火熱的AI投資，一面是國際老牌巨頭的乘勝追擊，這家中國的初創型人工智慧公司如何在這冰火兩重天內殺出重圍？姚頌和DT君分享了他們正在前進的「少有人走的路」。

問：深鑒科技在2016年交出了一份精彩的學術成績單，經過一年的成長，深鑒有什麼新的進展？

姚頌：一年前，我們的技術大部分都僅在學術場景上進行驗證。ICLR 2016評選了兩篇最佳論文，一篇是我們的《深度壓縮：通過剪枝、受訓量化和霍夫曼編碼壓縮深度神經網路》（Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks With Pruning,Trained Quantization And Huffman Coding）。另一篇是谷歌DeepMind的《神經編程解釋器》（Neural Programmer-Interpreters）。

圖丨深鑒科技CEO姚頌在Hot Chips演講

產業方面，我們與全球最大的 FPGA 晶元製造商賽靈思（Xilinx）進行了交流，也與其他專註深度學習系統的矽谷公司進行了技術上的對比。之後，在 OpenPOWER 2016 峰會中，賽靈思在講到未來使用 FPGA 作為神經網路處理器加速標準時，所用的到的技術方面的PPT都是直接引用我們的公司的核心技術PPT，包括壓縮以及卷積神經網路的硬體結構等。

相較於學術界的肯定，能被世界上最大的FPGA廠商認可並推廣，更是一件令人振奮的事情。公司和清華的一篇合作論文也被半導體工業界的頂級會議Hot Chips 2016 錄用。

現在，經過一年的磨鍊，我們不斷在工業場景中驗證了我們的壓縮、編譯、DPU架構等技術的高效性。深鑒也從最開始 10 餘人的純技術團隊發展成了包含技術、產品、商務的 70 人團隊。舉個簡單的例子，大家可能知道在一年前，我們提供給客戶的開發板還是基於第三方購買的開發板，但現在深鑒已經有了更完備的產品體系，開始邁向追求市場與收入的道路。

問：無論是國內還是國外，越來越多的企業關注AI的晶元業務，深鑒科技和其他企業有什麼差異性？

姚頌：其實，深鑒科技並不是一家晶元公司，而是一個基於核心DPU平台的行業解決方案提供者。而DPU是和CPU、GPU不相同的一個新概念。

之前，大多數演算法都是針對CPU和GPU，深度學習出現後，深鑒基於以下幾個考量，決定提出DPU：首先，深度學習演算法可以實用了，如果這個演算法之前的精確度不足以實用，那麼也沒有必要專門開發DPU。

另外，我們能夠通過一個通用性的處理器來支持它，因為通用的神經網路基本上就是卷積層、非線性層、池化層，哪怕網路結構不同，最底層也還是這些基本單元。那麼，一個支持這些底層操作的較為通用的處理器單元是可以滿足這種要求的。

這就好比最開始我們需要運行一些程序，所以需要CPU，但後來大家開始玩遊戲，發現CPU滿足不了3D渲染的需要，所以又加入了GPU。但如果深度學習技術像圖形顯示一樣成為主流，大家都要具備智能計算的能力，將有一款專門的產品來替代，這是毫無疑問的。

圖丨深鑒科技開發的「雨燕」深度學習處理平台

與主流CPU、GPU相比，DPU的具體性能表現性價比更高。深度學習演算法分為訓練（Training）和應用（Inference）兩部分，我們不得不承認，GPU平台並行度相當高，在演算法訓練上也很高效，但在應用時，一次性只能對於一張輸入圖像進行處理，並行度的優勢就不能完全發揮出來了。而DPU只用於應用，也就是 Inference 階段。

目前基於 FPGA 的 DPU 產品可以實現相對於GPU有1個數量級的能效提升。如在伺服器端，我們基於 FPGA 的 DPU 板卡能夠做到以更低的成本、低80%的功耗，實現多線程神經網路計算任務延遲降低數倍。而且兼容現有伺服器與機房，可以實現即插即用。嵌入式端，DPU系統同樣可以在降低80%功耗的情況下取得比GPU更好的性能。

而且，從產品開發周期、迭代速度、生產成本、利用率方面來看，DPU產品雖然依託於FPGA平台，但是利用抽象出了指令集與編譯器，可以快速開發、快速迭代，與專用的FPGA加速器產品相比，也具有非常明顯的優勢。

不過，由於DPU是專門針對於深度學習演算法設計，其應用範圍只能是深度學習演算法，而不像CPU與GPU那樣通用。因此，在一些應用場景中，需要以DPU為核心，輔之以非機器學習或者非深度學習的方式相結合來打造完整系統。以手勢檢測為例，手的檢測任務可以DPU運行深度學習演算法來檢測，但檢測之後，判斷手勢速度我們會依賴攝像頭和物體之間的幾何關係求得，這一步就需要依賴於傳統的方法了。當然，能否讓用戶用得習慣也是需要努力突破的地方，所以我們在一鍵生成指令上進行了很大的努力。

目前，我們關注於為安防、數據中心等行業提供完整的人工智慧硬體模組與配套軟體。我們的方案具有高效、靈活、易用的特點：我們的深度壓縮技術與DPU架構，可實現更強大的深度學習計算性能；我們設計的指令集可以方便用戶「一鍵部署」不同的神經網路演算法，真正實現產品的靈活性； 軟體工具鏈和多樣的硬體介面也讓用戶直接體驗到易用性。整體上，我們的解決方案在性能、能效比等方面具有強大的競爭力。

圖丨深度壓縮+硬體加速，一鍵從演算法映射至專用處理器

問：深鑒科技一直強調稀疏性，我們也在Google推出的 TPU 上看到他們對這個特質的強調，您能給我們具體解釋一下為什麼稀疏性得到如此重視么？

姚頌：神經網路本身具有很強的稀疏性，因為它內在的特徵分布是比較稀疏的。所以，如果我們可以支持這種稀疏性，做好神經網路深度壓縮，就可以進一步實現加速運算。具體體現在訪問內存的延遲變少，內存讀取功耗下降，進而減少晶元的大小，獲得更好的性價比。所以，在現在的工業界，Google、Nvidia 同樣在加大稀疏性方向上的研究力度，而且可能在未來給予更多的重視。

問：人工智慧正成為中國投資新焦點， 您怎麼看這個現象？

姚頌：確實眼下 AI 行業的投資很火熱，而且有越來越多的投資人關注和理解「深科技」，我覺得這對AI產業的發展是一個好事情。但是人們往往會高估新技術在一年內的短期發展，卻低估它在五年內的發展，眼下大家對於 AI 短期內技術發展的過高期望會帶來一定的投資過熱，但站在 5 到 10 年的角度，我相信 AI 很可能是人類社會的下一個時代。

問：深鑒科技此輪融資中有一個很有趣的地方，賽靈思、聯發科、清華控股現在是投資方，這對深鑒來說意味著什麼？

姚頌：我們希望在全球都有廣泛的布局。雖然才成立一年多，但我們也很榮幸看到深鑒在國際科技圈，特別是AI相關領域得到了不錯的評價。這一輪融資也是得到了賽靈思、聯發科等在國際市場上有廣泛渠道的企業的投資，這有利於幫助我們進一步開拓美國等國際市場，希望我們在日後也會向大家展現出更加完整的國際布局。

圖丨由左至右：深鑒科技CEO姚頌，賽靈思COO Victor Peng, 深鑒科技CTO 單羿

賽靈思作為全球最大的 FPGA 可重構平台的提供商，在嵌入式視覺、數據中心等領域在全球有廣泛布局。賽靈思過去與深鑒團隊在學術與產品上已有多年合作，未來雙方在人工智慧領域會有更強的合作前景。聯發科在智能手機、家庭、汽車電子等領域取得了令人稱讚的成績，深鑒科技有很多地方需要向行業前輩學習，希望我們的努力能成為華人共同的驕傲。

而作為從清華中孵化出的技術創業企業，我們希望進一步加強與清華的合作，盡我們所能回報母校。

問：A輪融資之後，深鑒打算怎麼使用投資人的這筆錢？

姚頌：這筆錢將主要花在進一步的研發投入與產品化上。作為以技術為核心的創業公司，我們歷來重視技術上的前沿性，尤其是加大壓縮、DPU 架構等核心技術上的研發。因為我們還是有不少競爭對手的，國內就有在做類似DPU概念和產品的比較優秀的團隊。整體人工智慧硬體的市場也還在培育，我們也希望大家一起讓這個方向成為主流。

圖丨搭載了深鑒DPU的無人機

同時，我們將不斷加強在安防領域、數據中心領域上的產品研發和市場銷售。目前我們在著手打造無人機和伺服器兩個行業的兩款核心產品。這兩款產品不是小規模的概念性產品，而是可以大規模上線的商業級產品。應用領域將分為終端和雲端兩類。就終端市場而言，可能針對的領域包括ADAS、無人機、機器人，以及安防監控；雲端市場將核心針對大型互聯網公司的語音識別和圖像處理，從雲計算角度講，如果能用DPU替換原有的CPU、GPU伺服器，性能提升與功耗下降帶來的益處將是巨大的。

我們定位在深度學習平台公司，公司將以DPU為核心打造解決方案，不僅僅是提供晶元，而是提供行業內的整體的介面和SDK，方便所有人使用。我們的目標是不僅打造最好的深度學習處理器技術，也要打造最好用的解決方案和最高效的整體系統。當然，在未來，我們會有一部分的開銷將專門針對於知識產權上的保護。

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