EE Times正在对美国欧洲和亚洲共约60家AI芯片创企进行研究

据EE Times报道，EE Times正在对美国、欧洲和亚洲共约60家AI芯片创企进行研究，其中既包括重新设计可编程逻辑和多核设计的公司，也有自研全新体系架构的公司，以及使用神经拟态(类脑)和光学计算等未来技术的芯片公司等。

随着神经网络技术的不断发展，业界对加速AI性能的需求越来越高，世界各地亦涌现出了大量的AI芯片创企，持续研发不同的芯片技术。与此同时，这一行业的爆发也吸引了大量的风险投资资金，从而使行业拥有了研发新型计算架构，以及开拓新技术方向的资本。

基于此，EE Times从这来自三大洲的60家AI芯片公司中，选出了最具代表性和发展潜力的十家。根据这些公司产品的定位和应用范围，主要被用在数据中心、终端和AIoT设备这三大领域。以下内容基于EE Times对这十家芯片创企的介绍编译：

一、数据中心：边缘计算应用广泛

若根据应用范围划分，数据中心也属于边缘计算技术的应用领域之一。

什么是边缘计算?它主要在和生成或收集数据相同的位置(或附近)处理数据，涉及网关或集线器设备，以及可加速单个AI应用程序的本地服务器。

从应用上看，数据中心的服务器还能够用来加速医院或医学研究机构中，X射线或CT扫描的图像分类，或者是从工厂车间接收状态数据并进行处理。

1、Graphcore

总部位于英国布里斯托尔的Graphcore一直受到行业关注。在早期一轮融资中，该公司的估值就已超过10亿美元，成为西方首批AI芯片独角兽之一。

性能方面，该公司的IPU(智能处理单元)芯片拥有大规模并行架构，具有1200多个专用内核，每个内核可运行6个程序线程。

与此同时，它还有大量的片上存储器、数百兆的随机存取存储器(RAM)，以及45 TB存储器带宽，能够让整个机器学习模型存储在芯片上。

此外，Graphcore的IPU芯片还可用于戴尔服务器中的边缘计算应用程序。

2、Groq

Groq由谷歌原TPU核心团队的8名成员成立，目前该公司已拥有70名员工，并筹集了6700万美元资金。

去年，Groq曾发布一款1000 TOPS的芯片架构，专门针对计算机视觉、机器学习和其他AI相关工作负载的性能需求而设计。同时，它的张量流处理器(TSP)主要面向数据中心应用和自动驾驶汽车领域。现阶段，该器件已在PCIe板上采样。

除此之外，该公司还坚持“以软件为先”，其编译器能处理硬件中的控制功能，例如执行计划等。Groq的软件还可精心编排所有数据流和所需时序，以确保计算不会出现停顿，并在编译时完全可预测延迟、性能和功耗。

3、Cerebras

Cerebras以重振晶圆级芯片计划而知名，该计划曾在1980年代被半导体行业所放弃。

该公司研发了一块面积约为46225平方毫米的巨大芯片，将40万个内核与18 GB内存封装在84个处理器块上，能耗达到15 kW。

虽然这些参数看起来过于庞大，但实际上，Cerebras研发这一芯片的目的是用它来替代数千个GPU的工作。

该公司表示，他们已经解决了以往困扰晶圆级设计的问题，例如良率(绕缺陷走线)，并研发了可以抵抗热效应的封装技术。

资金方面，目前Cerebras已经筹集超过2亿美元的资金。与此同时，该公司还透露，他们的机架系统已在少数客户的数据中心里开始运行。