晶元發布,重估依圖
李根 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
業務更多元,邊界被重構,競爭在升級,價值挖掘深入核心高地。
這就是AI獨角獸依圖科技,帶來的最新行業啟示。
剛剛,在總部所在地上海,依圖召開創辦以來首場發布會,正式對外宣布其AI晶元業務的消息。
而且不是將涉足晶元,也不是披露流片成功,是真正開啟商用。
這對依圖,對AI行業,都將是一個新開始。
依圖AI晶元
作為依圖的首款晶元,採用SoC解決方案,系統級晶元,實現了從演算法、應用場景、晶元到伺服器的全棧場景,具有均衡的端到端處理能力。
取名questcore,中文名求索。
SoC,即System-on-Chip,片上系統。一般指將多個IP集成在同一個晶元上。
作為雲端伺服器晶元,可以獨立運行,不依賴Intel x86 CPU。
這也是依圖晶元與英偉達GPU、谷歌TPU和其他AI晶元公司研發的AI加速器產品一個很大的不同。
而且求索晶元自帶網路支持模塊,支持虛擬化、容器化,將AI雲的彈性計算和調度提升了一個量級。
計算體系結構角度,該晶元基於領域專用架構(Domain Specific Architecture,DSA)理念,專為計算機視覺應用而生。
目前,如Google TPU就是一種DSA,針對深度神經網路(DNN)進行加速,而且TPU充分證明了DSA的優勢。
同等功耗下,依圖求索晶元能提供市面現有同類主流產品2~5倍的視覺分析性能。
依圖信心滿滿稱,考慮到目前以及將來一定時間內業界對視覺分析應用的需求,這是目前性價比最高的方案。
AI晶元的時代機遇
依圖CEO朱瓏說:AI普及的關鍵,在於智能密度。
當前的挑戰在於,摩爾定律失效,晶體管密度難以滿足智能計算。物理的極限已至,只能換道而行。
AI晶元為什麼難?
朱瓏認為有三方面原因:
一,沒有典型場景應用沒有意義。
二,沒有超越英偉達的晶元沒有意義。
三,沒有世界級的演算法沒有意義。
但同時也能分別回答依圖的三個問題:為什麼要做晶元、做什麼樣的晶元,以及怎麼做?
朱瓏比喻,依圖做AI晶元,挑戰就像恆大足球隊要戰勝皇家馬德里,而且還要全華班底團隊,之前不可想像。
但是現在,一個全新的時代機遇來臨:
從摩爾定律到演算法即晶元的時代。
演算法即晶元,也是依圖認為求索晶元的先天優越性所在。
從誕生之日,它就是世界頂級演算法公司做出來的晶元,是依圖紮根視覺行業做出來的晶元,因而會在技術、應用和業務場景方面更具性價比,也真正為大規模推廣AI技術應用而生。
該款晶元由依圖與晶元公司ThinkForce聯合研發,依圖求索晶元僅針對INT 8數據(8 位整數數據類型)進行加速。
依圖方面稱,這也是求索晶元實現性能和功耗比呈量級提升的根本原因之一。
在應用方面,依圖AI晶元可以針對視覺領域的不同運算進行加速,適用於人臉識別、車輛檢測、視頻結構化分析、行人再識別等多種應用場景。
不過目前看起來,依圖並無晶元的單獨銷售計劃。
求索晶元首先完全自用,會用在依圖的雲端和邊緣伺服器上,與依圖的智能視覺分析軟體結合,作為軟硬體一體化的解決方案對外銷售。
依圖造芯之路
依圖造芯,不完全是新消息。
早在2017年就有過江湖傳聞。現在,依圖對外明確了整個始末。
2017年2月,因為業務開拓中越老越多對算力的需求,以及當前行業的不能滿足,依圖開始考慮如何最優化解決問題。
基於上海IC產業的背景優勢,2017年年底,依圖正式宣布戰略投資AI晶元初創團隊ThinkForce,強強聯手,軟硬結合。
ThinkForce與依圖風格相似,較為低調,對外曝光並不多。
朱瓏介紹,這是一支中國少有的擁有晶元研發全鏈路能力的團隊,核心成員在晶元設計、體系結構、演算法研究等領域都擁有深厚造詣,能夠最大程度地發揮依圖在演算法和軟體層面的積累。
於是依圖AI晶元之路,開始駛上快車道。
2019年年初,第一代求索晶元,流片成功。
於是有了今天的依圖創辦以來的首場發布會。
但依圖晶元發布,不是從口袋中掏出晶元,而是直接現場演示。
4顆依圖晶元構建的1U伺服器,能做什麼?
吊打英偉達P4。
現場實時演示,用一個2000美元的英偉達P4顯卡,只能做27路視頻的實時人臉檢測,但用依圖的AI晶元,可以拓展到200路。
不只是識別,還可以實時進行比對。
依圖首席創新官呂昊也感慨,依圖可能是全球第一個直接帶現場演示的晶元廠商,而不是通過PPT,或者從口袋中掏出「模型」。
依圖晶元詳解
接下,依圖創始人及CEO對首款晶元進行了詳解。
設計理念:
依圖CEO強調,端側晶元,剛需和難度都挑戰有限,我們不做大家都能做的事情。做,我們就做雲端晶元。
而且求索晶元,既可以服務雲端,也能放在邊緣。
另外,依圖的求索晶元,不是一個AI加速模塊,而是一個完整的具有端到端能力的AI處理器。
有通用的計算能力,有64路解碼能力,還有通用的AI算力——視覺的檢測分類識別和跟蹤,以及TensorFlow等架構。
性能對比:
雲端晶元對比:
邊緣晶元對比:
自動駕駛晶元對比:
不過朱瓏也解釋,依圖不會自己做自動駕駛,但歡迎無人車公司來合作。
產品形態,目前2款,一個是依圖原子系列雲端伺服器,另一個是依圖前沿系列邊緣盒子。
依圖還高調錶示:未來目標,希望求索晶元可以讓一萬路智能視頻解析成為標配。
建得起,用得省,算得准。
非造芯不可
發布會現場,依圖也強調,並非為了做晶元而做晶元,涉足晶元核心初衷有兩點:
一方面,滿足自身業務和產業需求。
現有的計算機架構已經無法滿足人工智慧尤其是深度學習對算力的需求,工藝製程的提高終將碰到物理極限。在摩爾定律瀕臨終點,但演算法性能仍在萬倍提升。
產業已經處於這樣的前夜——應該以AI為中心來思考計算機體系結構。
在演算法即晶元的時代,演算法和晶元兩者緊密耦合,不可分離;只有懂演算法的AI公司才能做出更好的AI晶元,才能將算力更高效地轉化為智能。
而且任何一項技術,要實現大規模推廣,成本降低,實現高性價比的規模化應用,讓絕大多數人都能用得起,是基本前提。
所以自研晶元,可以最大化將依圖的智能軟體結合,作為軟硬體一體化解決方案對外銷售,為客戶提供更高價值。
另一方面,依圖看到世界級機會。
依圖方面稱,智能時代,沒有先例可循,中國AI創業公司與世界科技巨頭,站在同一起跑線上,完全有機會成為新時代的巨頭。
如此信念下,依圖在推進智能項目落地的過程中,越來越深切感受到針對應用場景和業務邏輯定製AI晶元的必要性和迫切性,並預見軟硬體一體化是人工智慧技術落地的必然發展方向。
而且演算法定義晶元或者說以DSA晶元為代表的智能計算時代,對AI領域知識的理解最為重要,包括演算法發展趨勢、實際應用場景和具體業務邏輯的洞察。在這一點上,中國公司不一定比外國公司差。
更具體來說,依圖並不比其他公司弱。
在美國國家標準與技術研究院(NIST)舉行的全球人臉識別權威測試(FRVT)中,依圖連續三年獲得第一名。
而且依圖也是目前AI演算法落地業務最成功的公司之一。
當然,站在當前時代背景下,依圖也透露,作為AI頭雁公司,推動中國智慧晶元產業發展,也是責任所在。
中國的晶元之痛,之前已一次次被提起,現在,依圖認為有換道超車的機會。
最後,更直接來說,造芯對於依圖目前業務和未來前景,都將是一次強補充。
以當前依圖業務為例,按照效能用電來計算,自研晶元替換後,能節省1/3以上,三年內可以節省上億元。
而面向產業,之前也有數據統計,到2025年,單是數據中心推理加速器這一細分市場,規模就可能達到170億美元。
然而影響遠不止於此。
重估依圖
依圖晶元發布,對於晶元產業是明確信號。
如「演算法即計算」的觀念,目前演算法、軟體正在重新定義晶元和硬體,傳統晶元巨頭之間的勢力範圍和功防疆界,已經被打破。
在全世界範圍內,晶元供應領域都在上演著客戶變競爭對手。
英特爾和英偉達等晶元霸主,目前正在被特斯拉、依圖等「跨領域」玩家挑戰。
而且依圖這樣的公司,演算法還在業務場景中不斷迭代,發展速度並不會依照傳統半導體發展路線。
對AI公司來說,也展現新信號。
之前國內有AI四獸,把依圖和商湯、曠視及雲從等四家中國AI獨角獸並稱。
當時四家公司都是AI演算法起步,都先從安防等場景開始落地業務。
但現在短短几年,各自走出不同路徑,而且差異化越來越明顯。
比如依圖,落地業務涉及安防、金融、醫療、智慧城市和零售方面。
並且除了視覺領域,跨界打擊也在發生。
依圖上一次發布會,推出了自研的語音識別技術。雖然之前以視覺形象示人,但一發布就達到了中文語音識別的最高水平,NLP方面,基於自然語言處理的人工智慧兒科診斷研究成果,被Nature Medicine收錄並發表於2019年2月刊,這是目前中國人工智慧科研領域在全球發表的最高級別論文。
所以AI領域,更多的跨疆界、跨領域變革,已經發生。
這也不斷提醒外界,AI的競爭,將是一次全局性競爭,小家碧玉守住固土,難以實現更大發展。
依圖式的橫向拓展,以AI為引擎打造更大的平台,會成為越來越明顯的趨勢。
當然,也是時候重估依圖了。
創辦於2012年的依圖,從融資估值層面而言,先後官宣了多輪融資:
2013年8月獲得真格基金天使輪投資;
2015年1月完成高榕資本A輪投資;
2016年6月完成雲鋒基金領投的B輪投資;
2017年5月完成來自雲鋒、紅杉等機構的3.8億C輪融資;
2018年6月,C 輪融資,投資方為高成創投、工銀國際及浦銀國際;
2018年7月,興業國信資管1億美元C輪次追加融資。
依圖上一輪估值已達150億元,是中國和全球最具資本認可的AI公司之一。
但目前,依圖的晶元業務,實際還體現到最新估值中。
於是也帶來新問題,如何重新估算依圖價值?
在AI晶元領域,地平線最近一輪投後估值30億美元,寒武紀據稱最新也接近30億美元。
而相比地平線和寒武紀,依圖的晶元自發布之日就開始商用,業務拓展到哪裡,晶元銷售和使用到到那裡。
所以重估依圖,可以簡單是現有估值 30億美元嗎?
總之,是時候提出這個問題了。
—
完—
小程序|get更多AI學習乾貨
加入社群
量子位AI社群開始招募啦,量子位社群分:AI討論群、AI 行業群、AI技術群;
歡迎對AI感興趣的同學,在量子位公眾號(QbitAI)對話界面回復關鍵字「微信群」,獲取入群方式。(技術群與AI 行業群需經過審核,審核較嚴,敬請諒解)
喜歡就點「在看」吧 !
※嬴徹科技這一年:「姚班」天才加盟、運力模式顯現、已有商業化收入
※谷歌母公司2019Q1財報出爐,營收增速放緩,盤後大跌7.34%,市值蒸發700億刀
TAG:量子位 |