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2018年6月,刘洪杰在深圳开设了自己的机构九天睿芯.此时,她30岁,刚刚完成在苏黎世联邦理工学院的博士项目研究.
刘洪杰表示,其实,创业这条路本来并不在她的人生规划上,她更多地想做一个学术研究者,继续研究类脑,然而,从2017年开始,不断有投资人说服她创业.此时,刘洪杰开始关注工业界的发展.
在瑞士或者其他欧洲国家,芯片行业已经趋于稳定发展,因此大家更关注的是技术的突破,而在国内,芯片行业刚刚从山寨期慢慢走向研发期,尤其是2014年国家集成电路产业投资基金成立,极大地推动了国产芯片的进步.目前由上交所披露的冲击科创板的44家企业中,包括9家芯片企业.在写论文中,论文润色可以节省很多发文时间,在此推荐editsprings提供的sci论文翻译润色服务。
2016年人工智能的爆发,则创造了更大的芯片行业空间,去年中芯事件也让更多人意识到国产芯片的严重缺失.
在种种利好下,中国的芯片创业迎来大好时光.
于是,在2017年12月,刘洪杰与实验室的几名同伴以及业界比较资深的前辈一起在瑞士苏黎世开始创业.为了补缺制造和市场这块,半年后她在深圳设立了机构.
与目前研发数字芯片的企业不同,刘洪杰将目标放在了模数混合神经网络处理器芯片的研发,希望用主流CMOS技术实现超低功耗神经网络处理新型架构.
之所以做这样的选择,主要是团队认为在物联网领域AI芯片会有很大发展空间,而物联网对于功耗的要求很高,.
天睿芯所研发的AI芯片在拥有超高处理能力的同时保持最低的功率消耗,能效可达到25Tops/W,每秒每瓦25万亿次计算,比现在大多数纯数字的AI芯片能效至少高5-10倍.
比如,如果一个物联网设备的电池待机时间为3个月,而九天睿芯的芯片能让其待机3年,如此整个行业的成本也会随之降低.
而另外一个原因在于,刘洪杰及几位团队成员本身是研究类脑的,而其实类脑的神经元其实是一个模拟计算,而信号传输是数字的.
目前,九天睿芯主要研发了面向声音端和视觉端的AI芯片,而这类芯片会涉及到很多模拟信号.
其实,我们身处的自然界是一个模拟信号的世界.我们每时每刻听到的声音/看到的景象/触摸到的凹凸感,以及周围环境和物体的温度/湿度等等,都是模拟信号.
比如,在AI音箱采集声音指令时,如果是用数字芯片,那么需要把模拟信号转化为数字信号,从而指令传输给网关,而用模拟芯片则直接接受模拟信号的指令,然后把处理结果传给网关.
当然,模拟信号易衰减不易存储,而数字信号正好相反,这也是为什么市面上更多的是数字芯片.因此, 九天睿芯采取的是模数混合的方案.
目前,IBM和东芝等企业也都推出了自己的模数混合芯片.
在一款智能蓝牙耳机中会应用到数款芯片,而九天睿芯现有的AI芯片主要负责唤醒其他芯片,即它会自我判断需要哪款芯片工作还是不工作,从而保持最低的功率消耗.苹果最新推出的AirPod二代中,就有一个专门的芯片负责唤醒.
在刘洪杰看来,未来无源无线设备会越来越多,对于芯片的低功耗要求也会增加.即使对设备的无源无线没有硬性要求的应用场景,高能效处理芯片带来的功耗优势也可以很好的解决芯片发热带来的可靠性和稳定性等问题.
九天睿芯目前重点研发的视觉处理芯片就是为了解决对计算力要求更大的场景中的成本及可靠性问题.
目前,九天睿芯的模数混合神经网络处理器芯片已经成功流片,计划在今年量产.在融资方面,在深圳办公室设立的同时获得知名VC公司的数千万天使轮投资,并即将开展下一轮融资.
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