清华校友陈怡然、杨越组队进军AI芯片市场,成立苹芯科技,最新Pre-A轮斩获近千万美元
半年完成两轮融资
明敏 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
随着最新一轮融资的曝光,由清华校友杨越博士、陈怡然教授主导创立的苹芯科技,引起资本界和产业界的关注。
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在最新一轮Pre-A轮融资中,其融资金额达到近千万美元,吸引了红点中国、红杉中国等多家投资机构的青睐,其中红杉中国更是连续两轮跟投。
创始团队也不简单,不仅有杜克大学陈怡然教授领衔,还集结系统架构方面多位顶尖人才:
CEO杨越曾是美光科技首席系统架构师,创始人许振隆曾在台积电任职多年,章尧君曾开发多款 MRAM 商用芯片,拥有十余项关键专利。
这让人不禁好奇:
苹芯科技,到底是一家怎样的公司?
存算一体提升性能
据公开信息显示,苹芯科技今年2月在北京海淀区注册成立,主营业务为提升深度学习计算性能的硬件单元和相关IC设计服务。
一言蔽之,苹芯科技是一家在AI加速赛道上起跑的创业公司。
怎样加速呢?从公司名字中我们就能窥见一二。
芯,也就是造芯片。
事实上,在AI算法发展迅速的今天,整个AI行业都迫切需求性能更强大、功耗成本更低的芯片。
目前在计算结构中,冯诺依曼架构占据主导地位,但它的计算单元与内存是两个完全分离的部分,其计算单元需要根据指令从内存中读取数据,在计算单元中完成计算或处理、并存回内存。
这样一来一回,芯片的计算能力就会受到限制,并产生数据延迟。
同时在能效方面,读写一次内存数据的能量,要比计算一次数据的能量多消耗几百倍。
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如何解决这一难题?
在原有技术上继续开发?运用新型半导体材料?开发新架构?
在这几种解决路线中,苹芯科技选择的是最后一种。
他们主要应用了存算一体这一新兴技术。
将存储器与计算器整合在同一块模块上,打破了“存储墙”,大幅降低整体运算时间和芯片功耗。
现在,他们已经开发出多款基于SRAM的存内计算加速单元。
相较于冯诺依曼架构的AI加速芯片,这种芯片的功耗更低、效率更高、面积更小,适合处理低功率、小面积和高算力的复杂神经网络(NN)相关计算工作。
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目前,苹芯科技的多款芯片已经完成流片,处于外部测试和demo阶段。
其产品主要用于智能穿戴、无人机摄像头、安防领域、机器人领域、智能家居等低能耗、长待机的场景。
据悉,此次Pre-A轮融资将主要用于芯片研发的相关工作。
陈怡然主导创立
而除了本身的技术,更让人关注的就是苹芯科技的创始人们了。
公司所属集团公司Neonexus Group董事长兼主导创始人为存算一体方向的学术权威:杜克大学陈怡然教授。
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陈教授目前就任于杜克大学电子与计算机工程系,兼任杜克大学计算进化智能中心(CEI)联合主任。
专注于新型存储器及存储系统,机器学习与神经形态计算,以及移动计算系统等方面的研究。
陈怡然教授本硕均毕业于清华大学电子工程系,之后在普渡大学获得博士学位。在2018年晋升为IEEE Fellow,2021年当选ACM Fellow。
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创始人兼CEO杨越,本科毕业于清华大学自动化系,博士毕业于多伦多大学计算机工程系。
曾在美国加州硅谷美光科技担任首席系统架构师,在存储芯片,人工智能及相关领域研究方向拥有技术积累及行业经验。
创始人章尧君,本科毕业于上海交通大学,后于匹兹堡大学电子工程系取得博士学位,前期深耕于新型存储器研发行业,设计开发了多款 MRAM 商用芯片,拥有十余项关键专利。
创始人许振隆,本硕毕业于新竹清华大学,多年任职于台积电,拥有超过 20 年芯片设计经验,曾带领团队成功交付多款量产芯片。
据了解,苹芯团队规模已达数十人,其他成员均来自清华大学、北京大学等知名高校,技术人员占比达80%。
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