九天睿芯:专注超高效模数混合加速芯片研发,能效超国际水平10倍

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九天睿芯
广东人工智能
神经拟态感存算一体芯片研发商
最近融资:A轮|10000万人民币|2018-06-25
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九天睿芯做的是介于标准化和定制化之间的“半定制”芯片,相比于以上两者,可以在一定程度上兼顾通用性能和领域特制化。

5G时代,我们聊移动通信,聊人工智能,聊虚拟现实,聊万物互联......科技飞速发展的背后,芯片技术的核心地位也逐渐显现。

刘洪杰博士开始研究模数混合AI处理芯片是在2013年,当时她正在爱因斯坦母校苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)就读。在校期间,刘洪杰博士及团队成员着手研发模数混合加速芯片,参与了多项欧盟及500强企业资助项目,并获得IEEE最佳论文奖和美国专利授权。

2017年年底,“九天睿芯”瑞士办公室成立。2018年的中兴事件使创始团队意识到,国内正在面对因芯片技术落后而带来的限制问题,于是短短几个月后,九天睿芯决定将总部从瑞士迁至中国深圳,同时,调整战略方向,从初期以AI芯片研发为主,逐渐调整为同时布局超高速ADC。下一步,他们会将ADC部分和模数混合处理部分融合,集成在一块芯片上,提高芯片效率,并从数据源最根本端做处理,降低系统数据传输量以及处理延时

那么九天睿芯所做的模数混合AI加速芯片和数字AI芯片相比有何区别呢?创始人刘洪杰博士介绍,传统AI芯片是纯数字的,存储和计算完全分离,而模数混合AI加速芯片是模拟数字电路混合的,九天睿芯的模数混合芯片架构是基于SRAM的存算一体架构。存算一体以及模数混合计算这两方面的突破结合,可以大幅提高能效,并在一定程度上减少芯片面积,降低成本。也就是说,在同样面积同样功耗的情况下,模数混合AI加速芯片可以实现10倍算力提升,使得AI芯片可以更广泛的应用在IOT领域,尤其是都功耗或者成本比较敏感的领域,促使无处不在的AI成为可能性。

高通全球副总裁兼董事总经理沈劲曾表示,目前,市场所需的AI芯片是“高能效”,但行业水平仅仅处于高算力阶段。在此背景下,九天睿芯的能效已经可以达到25Tops/W(处于国际突出水平),即每瓦特每秒处理25万亿次计算,与多数数字AI芯片对比,能效提升10倍以上,成本降低3倍左右,并支持可调配精度为1~8bit(大部分存算一体架构难做到8bit精度),符合终端计算的低成本、低功耗需求。

谈及“标准化”or“定制化”问题时,刘洪杰博士表示,九天睿芯做的是介于标准化和定制化之间的“半定制”芯片,相比于以上两者,可以在一定程度上兼顾通用性能和领域特制化,服务更多企业客户,提升团队价值。

现阶段,九天睿芯已投入几百万美金,目前处于客户测试阶段,预计在明年年初完成量产。客户方面,已有3家上市公司提出合作意向

成立近两年,九天睿芯已有25人规模,深圳有16人,瑞士有9人,其中40%为博士学历。技术骨干成员大部分来自苏黎世联邦理工大学(QS第6)、南洋理工大学、帝国理工、澳门大学等高校以及世界著名IC设计公司,如高通、ARM、华为、欧洲微电子中心等。团队成员拥有4篇ISSCC和数篇JSSC论文。模拟设计带头人Alonso Morgado为前IMEC及Xilinx处理器芯片高级混合信号工程师,曾有过多年数模混合电路经验和10年模拟芯片设计经验,精通于高效模数混合芯片设计;数字设计带头人Neil Webb为ARM前主任工程师,具备20多年数字集成电路设计经验和多次芯片量产经验。

随着5G的推广落地,不管是大基站还是小基站的需求数量都将数倍于4G基站的数量。一方面,这些大小基站会大幅提高ADC用量,另一方面,还会对ADC的性能提出更高要求。预计中国5G基站用ADC及收发器的整体市场份额可达到数亿美金以上,这将会是九天睿芯的重要发展机会。九天睿芯团队具有高速高精度ADC(13bit,5GSPS)量产经验,同时拥有高性能PLL设计能力,也是高速ADC需要集成的一个重要模块。

为了保障该技术在市场上的突出优势,九天睿芯会在接下来,重点研发更高算力的模数混合AI芯片以及集成度更高的SOC芯片,将已有芯片量产推广,并推进多传感器融合的传感器端高效计算,通过芯片架构的创新控制芯片成本,降低企业用户的使用成本,率先抢占市场份额,促使AI和5G落地于更广泛的应用领域。

目前,九天睿芯已启动5000~7000万人民币Pre-A轮融资,资金将主要用于研发和流片

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