依图造芯:知难而上,困难不止

依图造芯:知难而上,困难不止
一个单向、有深度的技术创业公司能否继续走下去,能走多远?所有人工智能公司都要变成全能型企业吗?
 
这是所有AI创业公司发展过程中无法回避的问题。依图科技的发展史是一部全能型企业的成长史。这家人工智能公司成立于2012年,以看(机器视觉)起家,逐渐延伸到听(语音识别)和理解(自然语言处理)上。在应用侧,依图科技侧重布局智慧城市、智慧医疗、AI制药、AI芯片。
 
AI芯片的空白历时两年,终被填补。5月9日,依图科技在上海召开发布会。会上,它曝光了自研云端视觉推理AI芯片questcore™,以及基于该芯片构建的软硬件一体化系列产品和行业解决方案。
 
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据悉,questcore™由依图科技和AI芯片初创团队ThinkForce联合开发。依图questcore™基于拥有自主知识产权的ManyCore™ 架构,针对依图世界领先算法做了专门优化,能够充分发挥依图在机器视觉领域的专业积累和行业知识,适用于人脸识别、视频结构化分析、行人再识别等多种图像和视频实时智能分析任务。
 
在实际的云端应用场景,依图 questcore™ 最高能提供每秒15 TOPS的视觉推理性能,最大功耗仅20W,比一个普通的电灯泡还小。在同等功耗下,依图questcore™产品的视觉推理性能是市面现有主流同类产品的2~5倍。
 
在发布会现场的插电演示中,依图科技首席创新官吕昊手持一台体积与15 英寸苹果 MacBook Pro笔记本相当的依图原子服务器,成功带动200路摄像头同时完成实时智能视频分析任务。
 
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依图原子服务器基于questcore™ 打造,一台服务器提供的算力与 8 张英伟达P4卡服务器相当,而体积仅为后者的一半,功耗不到20%。在进行视频解析时,1台依图原子服务器(搭载4核 questcore™芯片,除此之外无需其他配置),与8卡英伟达T4服务器(含双核英特尔 x86CPU)对比,单路视频解析功耗仅为后者的 20%,与8卡英伟达P4 服务器(同样含双核英特尔 x86 CPU)相比,功耗约为后者的10%。
 
芯片是一个惊喜,另一个惊喜是朱珑。依图科技联合创始人兼CEO朱珑在圈内以低调著称。这是朱珑第一次参加公司的发布会,站在台上的他说,“感到很新鲜”。虽是第一次参加发布会,朱珑很好地完成了他和王婆共同的使命——自卖自夸。
 
他由表及里详细介绍了questcore™的设计理念和设计内容。questcore™的设计理念有四点:第一点,高密度。“我们不是追求高算力,因为英伟达有100T、200T的芯片”,他认为芯片市场上不讲芯片大小、密度多少、功耗多少,是“偏颇”的。
 
第二点,世界级AI算法,AI芯片之所以称之为智慧,离不开“最顶级的算法”。“最顶级的算法才能体现最大的算力。”
 
第三点,64路视频分析。视觉理解的算力是非常重要的算力。朱珑用大脑解释,“大脑当中有30%的神经元是传递信号的。我们能量更多用在看上,今天,我看你,识别你,识别他,用的能量比解一道数学题用的能量还多。”
 
第四,服务器芯片。“大家可能听到很多芯片是端侧的芯片或者是其他芯片,这个难度至少差100倍,我们不做大家都能做的,是服务器的芯片。目前为止还没有云端的这种统一的视觉推理芯片。”
 
在4条“红线”之下,设计内容贵在平衡,也即CPU计算、AI计算、内存和数据通信平衡。落地艰辛不得而知,朱珑用一个足球的例子举例,今天要做AI芯片有多难?跟恒大全华班踢赢皇马差不多。“更惨烈的一件事情是,做一款AI芯片是没有意义的,要连续做几款有竞争芯片,这家公司、这个团队才能存活得下来。
 
这好比恒大得持续跟皇马有得踢,第二年,踢完球就散架了,没有意义。你不只是要踢得过,你要踢得赏心悦目,要有质量。不是高工资就有可能性。不是投资更大有更高可能性。”
 
虽然做AI芯片很困难,但有其不可替代的商业化上的意义。从业务应用维度,按照依图的官方介绍:芯片及系列硬件产品的发布将强化依图行业垂直整合的布局,通过世界级的算法、芯片、服务器和管理软件,构建更高性能、更低成本的芯片和硬件产品,让算法对芯片的全面赋能,更将驱动人工智能在更多场景下的应用和落地。
 
不过,外界会认可依图科技的AI芯片吗?其商业化能力能够保证花巨资投入的芯片能够被一个又一个B端用户认可吗?这是决定依图能否待在AI芯片赛场上,持续出牌的关键。
 
在演讲的最后,朱珑用他喜欢的一句话结束了演讲,这句话是“科技进步极大降低了创新所需的经济门槛,但是伟大所需的精神门槛——勇气,从来没有降低过。”黑君好奇今日朱珑的勇气,和7年前他创立依图科技相比,是增是减,还是始终如一?
 
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