耐能Kneron获李嘉诚1800万美元投资发展AI芯片

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2017年,中国AI芯片创业异常热闹,大量资本也集中到了这个领域:阿里巴巴就投资了包括中天微、寒武纪、BarefootNetworks、深鉴、耐能、翱捷科技在内的五家芯片公司,英特尔领投了地平线近亿美元A+轮融资。数据显示,仅去年下半年,在芯片制造巨头台积电的生产线上,就有超过30家AI芯片排队等待流片。

作为人工智能的基础层,AI芯片的重要性不言而喻。据MarketWatch网站报道,知名市场调研公司ReportLinker预计,到2023年,全球人工智能(AI)芯片市场规模将达到108亿美元,复合年均增长率达到53.6%。

AI芯片目前有三个明确的技术路径——更为通用的GPU(既能作为图形处理器引爆游戏业务,又能渗透数据中心横扫训练端)、更可编程的FPGA(适用于迭代升级,各类场景化应用前景超大),以及更专业的ASIC(TPU、NPU等,叩开终端AI的大门)。

从实际应用来看,GPU拥有最完善的生态系统支撑。传统的CPU/GPU虽然通用,但是处理深度学习效率低下、能耗高。据了解,2010年谷歌仅是为了训练一个识别猫脸的深度学习神经网络,就使用了1.6万个处理器。

因此,一种可以将深度学习系统做到小型化,并且能用在嵌入式系统中的处理器——NPU应运而生。NPU处理器的信息处理能力比CPU要高出100倍甚至1000倍,因为NPU采用了“数据驱动并行计算”架构,这种数据流类型的处理器大大提升了计算能力与功耗的比率,特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。

talk工控网近期获悉,NPUIP供应商耐能(Kneron)完成由李嘉诚旗下维港投资领投的1800万美元A1轮融资。耐能于2017年11月完成A轮融资,投资者包含阿里巴巴创业者基金(AlibabaEntrepreneursFund)、中华开发资本国际(CDIB)、奇景光电(HimaxTechnologies,Inc.)、高通(Qualcomm)、中科创达(Thundersoft)、红杉资本(SequoiaCapital)的子基金Cloudatlas,以及创业邦。截至目前为止,Kneron获得的融资金额累计超过3300万美元。

耐能(Kneron)CEO刘峻诚告诉记者,本轮资金将主要用于人员扩充、产品研发和市场拓展。

耐能(Kneron)作为AI芯片的最上游厂商,向下游芯片厂商、端设备厂商等提供NPUIP,并应用于手机、智能家居、安防等端设备上。刘峻诚告诉记者,KneronNPUIP系列包括三款产品,分别为超低功耗版KDP300、标准版KDP500、以及高效能版KDP700,可满足智能家居、智能安防、智能手机,以及各种物联网设备的应用。

产品主打三个优势——功耗低、面积小、算力大。KneronNPUIP功耗为100毫瓦等级,超低功耗版的KDP300甚至不到5毫瓦,同类产品功耗多在瓦级,耐能仅为其他产品功耗的200分之一。全系列产品的每瓦效能在1.5TOPS/W以上。

其面向手机和智能家居市场的NPUIP已经产品化并已有出货。2017年仅开发费用就达数百万美元。今年耐能(Kneron)会进入安防市场,并已和大华建立了合作关系。

短期来看,耐能(Kneron)主要前期赚取开发费用和产品出货阶段收取IP授权费用。刘峻诚告诉记者,长期来看,耐能(Kneron)会从某个新兴的垂直行业切入,做IC产品。不过在手机、安防等巨头垄断的行业,耐能(Kneron)还是会选择和巨头合作。

国内现已产品化并产生收入的NPUIP供应商主要还有寒武纪,它先后获得中科院1000万元专项资金支持和1亿美元的A轮融资,目前估值已接近10亿美元。刘峻诚告诉记者,寒武纪业务集中在云端NPU芯片上,耐能(Kneron)业务集中在设备端的NPU芯片上。不过手机行业由于出货量大、市场规模大,两家均有涉猎。

耐能(Kneron)现有80人,核心团队来自海外北京清华微电子系校友,还在扩充中。CEO刘峻诚是UCBerkeley、UCLA和UCSD博士,曾参与NASAJPT、IARPA、BellLabs的研发项目,曾在三星研发中心和高通任职。

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