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【短訊】直擊2023WAIC|專訪登臨科技聯合創始人王震宇:ChatGPT啟動芯片行業新一輪創業熱潮

來源: 開利財經 時間: 2023-07-09 18:10:47


(資料圖片僅供參考)

7月9日訊(記者 李明明)過去國內的GPU市場為英偉達所壟斷。如今,國產GPU行業正“從無到有”,并開始出現一批明星企業。在2023世界人工智能大會(WAIC)上,國內GPU領先企業登臨科技,攜手20多家合作伙伴亮相。大會期間,登臨科技聯合創始人王震宇來到直播間,向記者介紹了登臨科技的發展歷程、產品以及對國內GPU行業的未來展望。新一代產品助力大模型應用:談到芯片行業,公眾往往很好奇,這么多芯片廠商都有什么異同,請介紹下登臨公司。王震宇:登臨成立于2017年底,是一家通用GPU公司,也是國內首個實現商業化落地的GPU企業。近期,登臨科技完成了C輪融資,投資方為國家網信辦和財政部共同發起的中國互聯網投資基金。此前,登臨科技已獲五輪投資。投資方有高通創投與光遠資本等。登臨科技的核心技術完全是自主研發,兼顧推理和訓練,覆蓋數據中心和高能效智能邊緣計算,是目前國產GPU公司中商業化進程較快,客戶質量較高、行業分布較廣的新創公司。登臨科技第一款產品高凜一代 GPU 在兼容主流 CUDA (顯卡廠商NVIDIA推出的運算平臺)開發生態、大幅降低客戶遷移成本的前提下,對客戶業務提供 3 倍能耗優勢。目前首款創新通用GPU——Goldwasser?(高凜?)系列產品已在云至邊緣的各個應用場景實現規模化商業落地,如:城市大腦、智慧城市、智慧社區、智能交通、工業AI質檢、互聯網等領域,目前更在金融、運營商、電力等多個領域持續拓展。此外,登臨產品的商業化落地進程速度比較迅猛,這和產品的技術創新分不開,主要體現在技術的通用性上,登臨GPU+(基于GPGPU的軟件定義的片內異構計算架構)采取硬件兼容CUDA 的技術路線,這極大緩解了國內AI產品面臨的軟件生態問題,既能避免投入大量的人力物力去重復造輪子,又能及時跟進國際AI發展出現的新框架、新算法和新特性。降低了國產AI芯片的適配成本,助力項目的快速開發和落地。:你剛剛提到CUDA生態,對于用戶來說,易用的軟件生態可以幫助用戶快速推進產品設計和落地,那從整個AI產業鏈角度來看,是否也要考慮生態的建設?王震宇:登臨是一家AI算力提供商,是整個AI產業鏈中的一環,我們需要與其他配套方面的企業做好合作。比如CPU的兼容性、服務器廠商的適配性,AI框架廠商的框架適配等方面,這其中上下游產業鏈非常多,所以需要有開放融合的心態,目前登臨發起了登臨瀚海生態合作伙伴計劃,聯合了數十家包括硬件服務器/工控機廠家、算法、系統軟件、行業解決方案等在內的眾多合作伙伴構,共同構建先進的AI生態體系,致力于推動國產化AI解決方案在各行各業的發展和落地。:ChatGPT宣告了大模型時代的開啟,國內外廠商都在紛紛布局,目前登臨的產品在大模型應用上有什么進展嗎?王震宇:大模型最近非常火爆,據產業界、投資界的預估,未來30年內都有非常強的增長趨勢。大模型給AI計算帶來了爆發式的增長需求,這也對支撐AI計算的產品提出更高要求。目前登臨新一代Goldwasser?(高凜?)采用先進的生產工藝,內存最高可到128GB,在大模型應用場景下,這樣大內存容量的產品比較有競爭力。此外,登臨積極與合作伙伴打造面向大模型應用的底層算力硬件,構建開放融合的大模型生態。目前,并已與多家合作伙伴,合力打造多款云端訓推一體的產品方案,該方案可覆蓋眾多大模型應用場景,希望通過提供高能效、通用性強的解決方案,助推大模型應用落地。 中國GPU行業尚處于成長期: 你怎么看ChatGPT的到來對芯片行業的影響?王震宇:首先是整個應用領域非常火熱,可以看到大量算法公司開始下場。大量非常資深的AI從業人員,開始啟動新一輪的創業熱潮。這就涌現出大量的大模型應用場景,而這大量的場景需要AI芯片去做計算的加速。但與此同時,美國對人工智能AI芯片產品做了部分出口限制,這給國內芯片企業帶來壓力的同時,也帶來巨大的市場機會。當然對大模型應用來說,算力只是硬件底座的一部分,中國算法工程師很多,產業生態也很多,大模型發展給整個產業生態帶來了巨大的發展前景。:如何看待現在國內 GPU 芯片行業的競爭?王震宇:站在一家公司的角度去看,大家一定存在競爭的,比如登臨與其他通用GPU兄弟企業之間,肯定會有競爭。大家會從產品性能、應用落地等方面看誰的產品更有優勢。但從一個行業角度來看,中國的 AI 芯片或者 GPU 行業,其實還處在很早期階段。去年英偉達在中國市場的產品銷售額(當然這個數字不算游戲類,這個市場只算數據中心)大概有 400 億人民幣,按照行業機構預估,到2026 年將會是 1000 億元,這還是在 ChatGPT 爆火之前。這么大的市場,其實可以容納非常多家的企業。但是,芯片特別是大芯片是一個周期性長的產品,今天做的芯片從流片到實現大規模量產可能需要2-3年的時間。在這么長的產業周期里,企業如何定義好自己的產品,做成真正具有競爭力、能幫助客戶實現商業化落地的產品,其實需要前瞻性。作為中國企業,我們很愿意與大家一起把技術、產品做好,讓這個行業從業人員的技術積累越來越多,真正幫助本土芯片產品賦能各行各業,我相信這不單是登臨的想法,也是國內所有AI芯片從業者的想法。

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