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              南京GPU創企礪算科技 完成數億元天使輪融資

              2022-02-24 09:45:48    來源:智東西

              南京 GPU 創企礪算科技宣布完成數億元天使輪融資。

              達泰資本、將門創投、萬物創投、海松資本、協立創投等機構參與了本輪融資,融資資金被用于其首款 GPU 產品開發及團隊擴張。

              礪算科技成立于 2021 年 8 月,是國內 GPU 創業熱潮中最年輕的生力軍之一。但與多數聚焦 GPGPU 的創企不同,它要做“唯一一家可實現從端 + 云 + 邊的高性能圖形渲染的中國公司”。

              “唯一”,從何而談?礪算科技聯合創始人、聯席 CEO 宣以方告訴芯東西,據他觀察,當前國內還沒有第二家企業,真正有實力實現基于自研架構、全自有知識產權(IP)的高性能圖形渲染 GPU 產品。

              這家成立僅半年的創企目標明確,計劃在 2023 年將國內第一顆 6nm GPU 推向市場,目標是“性能對標國際一線企業產品”,也就是英偉達安培架構 RTX 系列 GPU。

              “我們跟行業客戶討論時,他們會很有信心地說,你們做出來,我們就用。”客戶的認可令聯合創始人、聯席 CEO 孔德海深感自豪。首次公布融資之際,芯東西同礪算科技的幾位核心創始成員進行了深入交流。

              01. 近 30 年 GPU 研發經驗,創業是水到渠成

              創辦 GPU 公司,對于礪算科技創始團隊而言,是一件水到渠成的事。

              礪算公司創始人均曾在老牌硅谷 GPU 公司 S3 沉淀了深厚的技術能力及工程經驗。

              在 20 世紀 90 年代,剛剛誕生的 GPU 領域呈現群雄混戰之景,1989 年成立的 S3 即是早期的頭部 GPU 玩家之一。它成立 18 個月后推出的 86C911 產品,正式開啟了 2D 圖形硬件加速時代。

              礪算科技聯合創始人、聯席 CEO 宣以方,曾是 1992 年 S3 公司 GPU 創始團隊成員,也是年銷售 2000 萬顆的 Trio 圖形芯片及第二代 3D 顯示芯片 Savage 野人的負責人。

              Trio 芯片是 S3 第一個輝煌的締造者,由它構成的圖形加速卡一度風靡市場。在鼎盛時期,S3 公司曾占據 90% 以上的 GPU 芯片市場,并給 DirectX 貢獻了許多技術標準。

              宣以方畢業于臺灣交通大學,擁有 28 年 GPU 研發經驗,曾領導量產 15 代 GPU 芯片。此前 22 年,他一直擔任高級副總裁或副總裁,領導 GPU 開發,包括架構、ASIC、軟件、系統、量產、市場等。

              1984 年,孔德海考入清華大學無線電系本科專業,從 1992 年起從事 GPU 芯片研發,是中國第一代超大規模集成電路(VLSI)設計師。

              他在硅谷有 20 多年芯片研發、管理、投資經驗,曾在中美 GPU 公司任管理職務,還參與創立 3 個硅谷天使基金。

              孔德海參與過 4 家初創公司,其中 1 家在納斯達克上市,另外 3 家被上市公司并購,也曾任中國第二家納斯達克上市芯片公司炬力集成(上海)研發副總經理,并擔任數家芯片創企的顧問或董事。

              礪算科技 CTO 牛一心在 1994 年加入 S3,是首個 S3D 引擎的研發者,也是全球第一代 3D 加速 GPU 芯片 ViRGE(總銷售超 1 億顆)的負責人,此前 18 年擔任 GPU 研發副總經理,帶領 GPU 硬件設計,支持 DirectX、OpenGL、OpenCL 全部標準。

              當圖形技術進入 3D 主導時代,曾經顯赫一時的 S3,開始跟不上技術發展節奏,在市場競爭中漸趨下風。世紀之交,英偉達憑借革命性的 GeForce 256 圖形處理芯片大放異彩,經過激烈的競爭纏斗,將 S3、3Dfx 等昔日霸主甩在身后。

              S3 則幾番易主,先是 2000 年被威盛電子(VIA)以 3.22 億美元收購,后于 2011 年被 HTC 以 3 億美元買下。如今 S3 的市場地位早已不復當年,但若論人才輸送,S3 可以說是培育 GPU 專業人才的核心基地之一,不少國內外 GPU 玩家的技術帶頭人,都曾在 S3 從事過 GPU 研發。

              正是因為經歷多代 S3 經典產品從設計到落地的磨煉,礪算科技創始團隊掌握了從 0 到 1 做出大規模銷售的高性能 GPU 的經驗,以及國內少有的大芯片研發、量產的經驗。

              在嗅到市場需求后,三位共事十余載的芯片老兵一拍即合,回到國內,打造真正自主研發的 GPU!

              02. 主攻高性能圖形渲染,不做 AI 加速 GPGPU

              礪算科技的 Slogan 是“砥礪算心,不負時代”,這也是該公司名字的由來。

              “寶劍鋒從磨礪出。”孔德海說,創始團隊相信做芯片是一個長期的事,不是砸了幾十億,就能一定做出一個優秀的芯片。他們的長期愿景是持續靜下心來認真打磨產品,做出一系列鋒利的“寶劍”。

              自主研發的 TrueGPU,就是礪算科技正在打磨的核心利器。

              目前,礪算科技正在開發基于原創自研架構盤古架構的 GPU 產品,對標國際一線企業產品。據稱,這是國內第一顆 6nm GPU,將于明年正式進入市場。

              作為一款專攻圖形渲染的芯片,其 GPU 既覆蓋桌面 PC、筆記本電腦等端側設備,也包含汽車等邊緣產品,以及能夠滿足數字內容、建筑設計、智慧城市、數字孿生、云游戲、元宇宙等高性能云端渲染需求。

              如今全球 GPU 市場由英偉達、AMD、英特爾三大巨頭主導,近兩年,國內 GPU 創業公司涌現近 20 家,不過截至目前,市面上多數創企的 GPGPU 專注于 AI 計算,不具備渲染能力。

              那么,主攻渲染的 GPU 與專注 AI 加速的 GPGPU,究竟有哪些區別?

              孔德海給的答案可概括為:GPU 是“難做好賣”,而 GPGPU 是“好做難賣”。

              GPU 早期主做圖形渲染,2007 年開始走向通用計算,到 2016 年第三次 AI 浪潮興起,擅長 AI 計算和高性能計算的 GPGPU 逐漸成為數據中心的芯片“寵兒”。

              礪算科技又為何堅定選擇了更難做的圖形 GPU 賽道?

              從技術角度來看,礪算科技的 GPU 在功能上是 GPGPU 的超集,結合了圖形渲染視覺計算、科學計算、AI 計算三個模塊,管理復雜度和設計難度,都要比僅涉及 AI 計算的 GPGPU 更高。

              孔德海說,GPGPU 的 AI 加速運算是做大量矩陣乘加,運算方式相對單純,而 GPU 渲染需將物理世界的東西分割成很多小三角形在數字世界重現,涉及幾何、像素、顏色、光照、紋理映射、環境映射等,運算復雜,每個功能都要單獨實現。“很多人可能有興趣想做,但是做不出來,并沒有這個能力做。”

              從生態角度來看,英偉達花了十幾年、投入百億美金,在 AI 計算、高性能計算領域打造了壁壘森嚴的 CUDA 軟件生態。如果做 GPGPU,則要么兼容 CUDA 生態,要么自建生態,這極具挑戰性。

              而圖形渲染 GPU 的生態較為成熟,是以 DirectX、OpenGL、Vulkan 為主的開放、通用的生態,如果能做出高性能的產品,商業化相對容易。

              從市場規模來看,孔德海提到圖形渲染 GPU 的 2021 年全球數據達 200 億美元,幾乎是 GPGPU 市場規模的 4 倍。到 2027 年,中國 GPU 市場規模預計達到 1800 億人民幣,是 GPGPU 市場的 2 倍。

              隨著自動駕駛、智慧城市、元宇宙中的虛擬數字人、云端游戲等應用不斷拓展,圖形渲染能力難以被替代的 GPU,預計市場需求將持續增長。

              因此,礪算科技選擇專攻自研架構、自主 IP,打造能完成復雜渲染任務的高性能 GPU 產品。

              03. 真正全自研:自研架構 + 自有 IP

              “GPU 是一個硬骨頭,沒有很大的決心和推動力,很難去做好這個事情。”

              全自研,是礪算科技的一大核心優勢。聯合創始人、CTO 牛一心強調說,礪算科技應該是“國內唯一自研 GPU 架構、自主開發 GPU、自有 GPU 知識產權的團隊”。

              GPU 的系統設計復雜而龐大,技術涉及面廣,想要從零打造完全自主的 GPU 芯片并非易事。據孔德海觀察,目前國內渲染 GPU 公司基本都是從第三方采購 IP 核,幾乎沒有一家真正做到全自主研發。

              購買 IP 核的 GPU 開發方式,可以說是起步容易、兌現難、進階難。

              一方面,嵌入式 IP 性能低,只能覆蓋低端市場;另一方面,由于 IP 核已固定,擴展性較差,且僅獲授權,自主性較低,生態支持也不完整。

              相比之下,自研 IP 雖然難度大、更具挑戰性,卻從長遠來看擁有更好的發展路徑。

              比如自研 IP 可以打造高性能 GPU,覆蓋國內全方位、全生態市場,并且可擴展,可客制、定制,能無限擴展到云游戲、元宇宙應用。

              另外,自研 IP 擁有 DirectX、OpenGL、Vulkan 全生態支持,商業化路徑也更為順暢。

              礪算科技創始團隊已深耕 GPU 數十年,積累了方法論、頂層設計、最優化調度、高運算單元利用率等諸多工程經驗,能兼顧大芯片量產對設計實力、know-how 和經驗傳承的要求。

              因此,礪算科技不是購買 GPU IP,而是確立了自研架構自有 IP 的路線,自己掌握整體芯片設計。

              技術創新方面,礪算科技在國內率先使用 AI Powered GPU 技術,通過 AI 方法多快好省地增強其 GPU 的圖形渲染功能,實現性能成倍提升。除了優化渲染功能外,這里的 AI 技術也可以用于視頻處理、識別等方面的加速任務。

              此外,通過國際領先的線程調度管理技術,礪算科技提高了 GPU 渲染和運算單元的實際利用率。

              04.兩種商業落地模式,發揮本土定制化優勢

              在孔德海看來,國內大芯片創業分為三個階段,第一階段 2016~2018 年是 AI 芯片,第二階段 2019~2021 年主要是 GPGPU 芯片,而第三階段就是主攻圖形渲染的 GPU 芯片。

              至于選址南京的原因,礪算科技創始團隊主要考慮到南京高校資源豐富,電子相關專業學生多、水平高,并且能給予創業公司很好的支持。

              盡管去年 8 月才創立,但孔德海認為礪算科技的入局時間并不算晚,反而因為團隊技術和工程經驗足夠豐富,其首款芯片明年進入市場的時間不會輸于其他 GPU 企業。

              考慮到芯片人才的稀缺,在創立之初,礪算科技已經搭建了整建制研發和量產團隊。

              孔德海透露道,過去半年,礪算科技持續推進研發以及與行業伙伴的合作,團隊規模已經擴展至數百人,其中研發團隊占比超過 90%。

              據悉,許多團隊成員畢業于加州大學、清華、北大、復旦、上海交大等知名學府的微電子專業和計算機專業,并具有平均 15 年的 GPU 從業經歷,包括 S3、泰鼎、高通、英特爾、英偉達、AMD 以及國內 GPU 或 GPGPU 創業公司。

              當前,礪算科技有兩種商業落地模式:

              一是研發和銷售自研 TrueGPU 圖形芯片,在端、云、邊等多領域應用。

              二是配合客戶,定制優化,提供高性能 GPU 板卡和系統,直接解決客戶的技術和新產品商業化問題。這也是本土企業貼近市場需求的一大優勢。

              至于如何吸引更多人才?宣以方說,國內公司要達到英偉達的高度,必須團隊整體朝著同一個目標團結一致,并且從上到下有長期艱苦奮斗的恒心,并談到礪算科技主要從三個方面來提高團隊凝聚力:一是做有意義的事情,二是實現整個工作環境的愉悅性,三是與員工共同創業,給員工的股份在業內是很大方的。

              05.結語:數字經濟時代,GPU 成關鍵算力資源

              如今,在發展數字經濟的主旋律下,不斷提升的算力需求已成為拉動 GPU 市場增長的重要引擎。

              根據市場研究機構 Market Study Report 數據,全球 GPU 市場在 2020 年達到 224.1 億美元,預計將在 2021-2028 年間以 31.87% 的速度同比增長,最終在 2028 年達到 1655.9 億美元,這正是礪算科技這類創企涌現的土壤。

              在看到 GPU 前景與機遇的同時,孔德海也對當前 GPU 創業熱潮中的一些問題感到擔憂。一方面,以互聯網投資的打法來投資大芯片,實則會破壞芯片生態;另一方面,以低價位“內卷”的方式來爭奪低端市場,是沒有意義的。

              背靠擁有 GPU 設計開發完整經驗的資深團隊,礪算科技希望能做到通過打造全自研 GPU 大芯片,與全球 GPU 頭部玩家同臺競技,為從傳統渲染市場到云游戲、元宇宙等眾多領域提供算力基石。

              關鍵詞: 礪算科技 天使輪融資 萬物創投 達泰資本

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