Wave Computing在2018取得了很多進展，推出了第壹個數據流處理單元，收購了MIPS，創建了MIPS Open，並向少數客戶交付了第壹批系統。雖然Wave架構有壹些非常有趣的功能，但我們期待用戶大規模的真實體驗反饋。
Wave不是插在服務器上的加速器，它是圖形計算的獨立處理器。這種方法有利有弊。積極的壹面是，Wave不會受到GPU等加速器所面臨的內存瓶頸的影響。負面來說，安裝Wave設備將是壹次全新的升級，需要徹底取代傳統的X86服務器，使其成為所有服務器廠商的競爭對手。
我不認為Wave能從某壹點上打敗NVIDIA，但是架構設計的非常好，公司已經表示很快會有客戶反饋。
圖1: Wave是從上面顯示的4節點“DPU”構建的系統。波動計算
圖表核心
Graphcore是壹家英國獨角獸創業公司，資金雄厚(融資31億美元，目前估值1.7億美元)，團隊遍布全球。它正在建立壹個新的圖形處理器架構，其內存和邏輯單元位於同壹個芯片上，這應該能夠實現更高的性能。團隊的產品發布日期暫時不清楚，但他們在去年4月份的時候表示“差不多準備發布了”，最新的5438+2月份的信息表示很快就會開始生產。
Graphcore的投資者名單令人印象深刻，包括紅杉資本、寶馬、微軟、博世和戴爾科技。
我了解了公司的結構，印象非常深刻。從邊緣設備到“巨像”雙芯片封裝，用於數據中心的訓練和推理。在最近的NeurIPS活動中，Graphcore展示了其RackScale IPU Pod，它在壹個32服務器機架中提供了超過16 petaflops的計算能力。雖然該公司經常聲稱，它將提供比同類最佳GPU高出100倍的性能。
根據Graphcore的說法，4“巨像”GC2 (8芯片)服務器可以提供500 TFlops(每秒萬億次運算)的混合精度性能。單個NVIDIA V100可以提供125 TFlops，所以理論上四個V100可以提供相同的性能。
和往常壹樣，細節上也能發現區別。V100的峰值性能只有在重構代碼執行TensorCore的4x4矩陣乘法時才可用，這是Graphcore架構巧妙避免的限制。更不用說V100消耗300瓦電和大量現金。
此外，Graphcore支持片內互連和“處理器內存”(on-chip memory)方法，可以獲得超越TFlops基準認可的優異性能。在壹些神經網絡中，例如生成對抗網絡，記憶是瓶頸。
同樣，我們將不得不等待真正的用戶用真正的應用程序來評估這個架構。盡管如此，Graphcore的投資者、專家名單和臺灣的天價估值告訴我，這可能是壹件好事。
圖2: Graph Core顯示了ImageNet數據集處理的照片。可視化可以幫助開發人員知道他們的訓練過程在處理周期中占據了什麽位置。
哈瓦那實驗室
以色列初創公司Habana Labs在去年9月的首屆AI硬件峰會上宣布，它準備推出第壹款用於推理的芯片，其創紀錄的性能被用於卷積神經網絡圖像處理。結果顯示，該處理器在Resnet50圖像分類數據庫中每秒分類65，438+05，000幅圖像，比英偉達T4高出約50%，功耗僅為65，438+000瓦。
2018年2月，哈瓦那實驗室最新壹輪融資由英特爾風險投資領投，WRV資本、貝塞麥風險投資夥伴和Battery Ventures跟投，公司融資較之前的4500萬美元增加了7500萬美元。
據悉，Habana Labs新融資的壹部分將用於流式傳輸其第二個名為Gaudi的芯片，該芯片將專註於訓練市場，據說將擴展到超過65，438+0，000個處理器。
其他創業公司
我知道世界上有40多家公司在設計人工智能的訓練和推理芯片。我發現大部分公司都在做簡單的FMA(浮點乘累加)和混合精度數學(整數8位和浮點16位和32位)。我不會感到意外，因為這種方法相對容易實現，會得到壹些結果，但不會為英偉達、英特爾和少數創業公司做出不同的架構提供持久的架構優勢。
以下是壹些引起我註意的公司:
中國人工智能芯片初創公司
中國壹直試圖找到擺脫美國半導體的方法，人工智能加速器可能提供了它壹直在尋求的機會。中國制定了2030年打造價值數萬億美元的人工智能產業的目標。自2012以來，投資者已經向創業公司投資了超過40億美元。
寒武紀科技，估值25億美元，是中國的獨角獸公司，發布了第三代AI芯片。寒武紀聲稱它可以以更低的功耗提供比NVIDIA V100更好的AI性能，他們還出售其AI IP，安裝在華為麒麟970和麒麟980的處理器中作為AI加速硬件。
商湯科技可能是最有價值的人工智能初創公司，因在中國推廣智能監控攝像頭而聞名。這些安全攝像頭的數量超過6543.8+750億，包括其他公司生產的攝像頭。商湯科技成立於香港，最新壹輪融資金額達6億美元，由阿裏巴巴領投。據報道，這家初創公司的價值目前為45億美元。
商湯科技已經與阿裏巴巴、高通、本田甚至英偉達等大公司建立了戰略合作夥伴關系。該公司今天有壹臺超級計算機，運行大約8000件(可能是英偉達提供的？)GPU，並計劃再建造5臺超級計算機，處理數百萬個攝像頭收集的面部識別數據。
雷鋒。com，通過福布斯