Wave Computing在2018取得了不少進展，推出其第一個DataFlow處理單元，收購MIPS，創建MIPS Open，并將首批系統交付給少數客戶。雖然Wave架構有一些非常有趣的功能，但我們更期待用戶的大規模真實體驗反饋。

Wave不是插入到服務器的加速器，它是用于圖形計算的獨立處理器。這種方法有利有弊。從積極的方面看，Wave不會受到GPU等加速器面臨的內存瓶頸影響。從消極方面來說，安裝Wave設備將是新的升級，需要完全替換傳統的X86服務器，也讓其成為所有服務器制造商的競爭對手。

我不認為Wave能從某個點擊敗NVIDIA，但該架構的設計的非常好，該公司已經表示它很快就會有客戶的反饋。

圖1：Wave是從上面顯示的4節點“DPU”構建的系統。Wave Computing

Graphcore

Graphcore是一家資金雄厚（融資3.1億美元，目前估值為17億美元）的英國獨角獸創業公司，擁有全球化的團隊。它正在構建一種新型的圖形處理器架構，其內存與其邏輯單元位于同一芯片上，這應該能夠實現更高的性能。該團隊產品的發布時間暫不明確，不過他們去年四月表示“幾乎準備好發布”了，12月的最新信息表明它將很快開始生產。

Graphcore的投資者名單令人印象深刻，包括紅杉資本、寶馬、微軟、博世和戴爾科技。

我了解了該公司的架構，它非常令人印象深刻。從邊緣設備擴展到用于數據中心的訓練和推理的“Colossus”雙芯片封裝。在最近的NeurIPS活動中，Graphcore展示了其RackScale IPU Pod，它在一個32臺服務器的機架中提供超過16 petaflops的算力。雖然該公司經常聲稱它將提供比同類最好GPU強100倍的性能。

Graphcore表示，4“Colossus”GC2（8芯片）服務器可提供500 TFlops（每秒數萬億次操作）的混合精度性能。單個NVIDIA V100可提供125 TFlops，因此理論上4 個V100就可提供與其相同的性能。

與往常一樣，細節更能發現差別，V100峰值性能僅在重構代碼執行TensorCore的4x4矩陣乘法時才可用，這是Graphcore架構巧妙避免的限制。更不用說V100消耗了300瓦的電能和大量現金這一事實。

此外，Graphcore支持片上互連和“處理器內存”（片上存儲器）方法，可以得到超出TFlops基準所認可的優秀性能。在一些神經網絡中，如Generative Adversarial Networks，內存是瓶頸。

再次強調，我們將不得不等待真實的用戶用實際應用程序來評估此體系結構。盡管如此，Graphcore的投資者名單、專家名單和臺天價估值告訴我，這可能是一件好事。

圖2：GraphCore展示了ImageNet數據集處理的照片。 可視化可幫助開發人員了解其訓練處理占用處理周期的位置。

Habana Labs

Habana Labs是一家以色列創業公司，去年9月在第一次AI硬件峰會上宣布它已經準備好推出其首款用于推理的芯片，其創紀錄的性能用于卷積神經網絡圖像處理。結果顯示在Resnet50圖像分類數據庫中該處理器每秒分類15,000張圖像，比NVIDIA的T4高出約50％，功耗僅為100瓦。

在2018年12月，Habana Labs的最新一輪融資由英特爾風險投資（Intel Venture Capital）領投，WRV Capital，Bessemer Venture Partners和Battery Ventures跟投，該公司的融資也由此前的4500萬美元增加了7500萬美元。

據悉，Habana Labs新的融資將部分用于流片其名為“Gaudi“的第二款芯片，該芯片將專注于訓練市場，據稱可擴展到1000多個處理器。

其它創業公司

我知道世界上有超過40家公司在為人工智能設計訓練和推理芯片。我發現大多數公司都在進行簡單的FMA（浮點乘法累加）和混合精度數學（整型8位和浮點16位和32位）。對此我不會感到驚訝，因為這種方法相對容易實現并且會獲得一些成果，但它不會為像NVIDIA，英特爾以及少數初創公司做出不一樣的架構提供持久的架構優勢。

以下是一些引起我注意的公司：

Groq：前Google員工創立，從事TPU工作，他們有雄心統治世界其他地區。

Tenstorrent：加拿大前AMD員工創立，目前仍處于保密階段。我只能說其首席執行官的愿景和架構給我留下了深刻的印象。

ThinCi：印度公司專注于邊緣設備和自動駕駛汽車，與三星和Denso建立了合作伙伴關系。

Cerebras：由前SeaMicro（雷鋒網注，AMD子公司，專注于超密集計算機服務器行，在2015年4月16日停止運營）員工領導，包括Andrew Feldman，目前仍處于深度“隱身”模式。

Mythic：一家采用獨特方法進行邊緣推理處理的創業公司，類似于非易失性存儲器上的模擬處理; 應該在2019年有芯片。

中國AI芯片初創公司

中國一直試圖找到一條擺脫美國半導體的方式，人工智能加速器可能會提供它一直在尋求的機會。中國設定了2030年要建立一個價值數萬億美元的人工智能產業的目標，自2012年以來，投資者已經向創業公司投入了超過40億美元的資金。

美國國會稱這是一場人工智能軍備競賽，美國科技產業可能落后于中國公司和研究機構，因為其不太關注阻礙西方進步的隱私問題。

Cambricon（寒武紀科技）和SenseTime（商湯科技）可能是最值得關注的中國人工智能玩家，但像邊緣AI這樣的玩家更關注Horizon Robotics（地平線）。此外，大型科技公司如百度、華為、騰訊和阿里巴巴也值得關注，所有這些公司都對人工智能軟件和硬件進行了大量投資。

寒武紀科技估值為25億美元，是已經發布了第三代AI芯片的中國獨角獸公司。寒武紀稱它可以用更低的功耗提供比NVIDIA V100更好的AI性能，他們還銷售其AI IP，搭載在華為麒麟970和麒麟980的處理器當中，作為AI加速硬件。

商湯科技也許是估值最高的AI創業公司，以在中國推廣智能監控攝像頭而聞名。這些安防攝像頭數量超過1.75億，包括其他公司生產的攝像頭。商湯科技在香港成立，最近一輪融資數額達6億美元，由阿里巴巴領投。據報道，這家初創公司的價值目前為45億美元。

商湯科技與阿里巴巴、高通、本田甚至NVIDIA等主要公司建立了戰略合作伙伴關系。該公司今天擁有一臺超級計算機，運行大約8000塊（可能是NVIDIA提供？）GPU，并計劃再建造5臺超級計算機來處理數百萬個攝像頭采集的面部識別數據。