AI芯片之战正在英特尔和Nvidia等半导体巨头之间进行，许多较小的公司也押注参与竞争。

到目前为止，Nvidia的GPU一直处于专用AI芯片竞赛的领导地位，但是一些AI芯片初创公司相信，其产品无论是在成本、效率、性能还是在深度学习工作负载的灵活性方面，它们都可以超越芯片巨头。

研究公司Global Market Insights今年的一份报告显示，全球人工智能加速芯片的市场规模预计将以每年35%的速度增长，从2019年的80亿美元增长到2026年的700亿美元。

外媒CRN的作者Dylan Martin盘点了2020年迄今为止最酷的10家AI芯片初创公司，根据这些公司最近取得的成就，比如融资、新产品发布或产品性能。

Blaize

首席执行官：Dinakar Munagala

Blaize表示，其Graph Streaming Processor是第一个能够在单个系统上同时运行多个人工智能模型和工作流程的处理器。这家总部位于加利福尼亚州埃尔多拉多的初创公司在去年秋天开始受到关注，于今年初推出了其计算架构，并获得了8700万美元的投资。

8月，该公司发布了其首批商用产品，用于边缘服务器的Xplorer X1600E和Xplorer X1600P以及用于小型边缘设备的Pathfinder P1600。

这家初创公司表示，其Graph Streaming Processor克服了AI处理器成本和尺寸的挑战，提供了比现有解决方案高10-100倍的效率。

Cerebras Systems

首席执行官： Andrew Feldman

Cerebras Systems表示，其Wafer Scale Engine(WSE)处理器是有史以来最大的芯片，晶体管数量为1.2万亿个，封装了40万个计算内核。该公司总部位于加利福尼亚州洛斯阿尔托斯，基于该芯片构建的CS-1系统。本月，该公司表示运行神经网络的速度比领先的GPU快10,000倍(可参考雷锋网此前报道)。

自从这家初创公司于去年首次推出其WCE芯片和CS-1系统以来，它已经达成了一笔大交易，为美国能源部的阿贡国家实验室和美国国家科学基金会的匹兹堡超级计算中心提供CS-1系统。

Flex Logix Technologies

首席执行官：杰夫·泰特

Flex Logix Technologies表示，其InferX X1芯片是世界上边缘推理速度最快的芯片，它的吞吐量是Nvidia的Jetson Xavier芯片的11倍，而尺寸仅为后者的七分之一，成本也低得多。

这家位于加利福尼亚山景城的初创公司在十月份表示，它将把其InferX X1芯片与InferX X1P1和X1P4 PCIe板以及InferX X1M M.2板一起推向市场，该公司表示，其为价格更低的服务器可以提供每美元更高的吞吐量，而价格却更低。

该公司也推出了一套用于优化和支持应用程序的软件工具。

Graphcore

首席执行官：Nigel Toon

Graphcore表示，其IPU(Intelligence Processing Unit)是首款专为机器智能设计的处理器。总部位于英国布里斯托尔的初创公司于6月发布了其新的Colossus MK2 IPU和相应的M2000系统，该系统配备了四个MK2 IPU。

这家初创公司表示，在FP32计算方面，八台M2000的性能可比Nvidia的DGX A100系统高出12倍，而人工智能计算性能则高出三倍以上，而总成本仅高出30%。

作为其全球精英合作伙伴计划的一部分，该公司与包括Penguin Computing、Lambda、Dell Technologies和Atos在内的多家系统制造商和OEM建立了渠道合作伙伴关系。

Hailo

首席执行官：Orr Danon

Hailo表示，其Hailo-8深度学习芯片可在边缘提供数据中心级芯片的性能，同时在尺寸，性能和功耗方面击败竞争的边缘处理器。

为了量产去年推出的处理器，这家总部位于以色列特拉维夫的初创公司于今年早些时候表示，已从瑞士制造跨国公司ABB的风险投资机构ABB Technology Ventures筹集了6,000万美元的B轮融资。

日本IT巨头NEC公司表示，Hailo-8的结构驱动型数据流体系结构结合了高性能、低功耗和最小延迟的优势，可在智能相机、手机和自动驾驶汽车等边缘设备中每秒提供多达26 tera的性能。

Kneron

首席执行官：Albert Liu

Kneron正在为边缘设备开发人工智能芯片，这些芯片可实时适应音频和视觉识别应用。

这家位于圣地亚哥的初创公司在8月推出了其下一代芯片——Kneron KL720，该芯片支持完整的自然语言处理和增强的视频处理功能。 Kneron表示，新芯片现已向客户提供样品，其能效是英特尔Movidius AI芯片的两倍，同时以一半的成本提供了类似的性能。

今年1月，这家初创公司表示已筹集了4000万美元的A轮融资，该轮融资总额达到7300万美元。

LeapMind

首席执行官：Soichi Matsuda

LeapMind通过为ASIC和FPGA设计的超低功耗AI推理加速器设计进入处理器IP业务，该加速器可以以较小的1-2位数据格式运行AI模型，精度几乎与8位数据格式相同。

这意味着，这家位于东京的初创公司的IP运行AI模型不需要尖端的半导体制造工艺，也不需要使用专门的单元库来最大化推理处理的功耗和面积。

预计该公司将在秋季交付其Efficiera IP，同时也会提供软件开发套件以及其他工具和服务。

SambaNova Systems

首席执行官：Rodrigo Liang

SambaNova Systems同时致力于推动人工智能工作负载的硬件和软件，该初创公司表示，其集成的硬件和软件因其可重新配置的数据流架构而在竞争中脱颖而出。

这家位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的初创公司表示，该架构使应用程序能够推动硬件优化的方式，以提高数据中心和边缘的性能。

今年2月，这家初创公司表示已经获得英特尔资本、BlackRock和其他投资者那里筹集了2.5亿美元的C轮融资，以进一步提高其软件性能。

SiMa.ai

首席执行官： Krishna Rangasayee

SiMa.ai表示，其机器学习片上系统(简称MLSoC)是首个将高性能、低功耗和硬件安全性相结合的芯片，用于机器学习推理。

这家位于加利福尼亚州圣何塞的初创公司表示，其SoC旨在实现环保和高效，其每瓦每秒处理帧的速度，是竞争产品所能达到的30倍。为了加快生产和交付客户的速度，这家初创公司在5月宣布了由戴尔技术资本(Dell Technologies Capital)领投的3000万美元的A轮融资。

Tenstorrent

首席执行官：Ljubisa Bajic

Tenstorrent表示，其Grayskull AI处理器可以通过业界首个可动态消除不必要计算的条件执行架构，将深度学习性能提升到新的水平。

这家位于多伦多的初创公司在4月份透露了Grayskull，称其新的架构方法将通过适应模型的确切输入并紧密集成计算和网络，使处理器能够随着AI模型的持续增长而扩展。

该公司已经从包括Eclipse Ventures和Real Ventures在内的投资者那里筹集了至少3,320万美元的资金。

关键词： AI芯片初创公司