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本帖最后由 sky 于 2020-9-22 18:06 编辑
AI芯片浮出新玩家OURS,来者何人?新晋图灵奖得主华人弟子谭章熹
激光雷达和AI芯片领域要更热闹了。
硅谷公司OURS,已经启动“回国”议程,准备持低功耗计算AI芯片开拓国内市场,这也是其低调创业一年后,首次浮出水面。 来者并不简单。
一,OURSOURS,简写自Optical Universal RISC Systems,是一家2017年2月创建于硅谷圣克拉拉的“硅光”公司,主打的核心技术产品为低功耗端计算 (Edge Computing) AI芯片。
方案包含几项国际最前沿技术:基于硅光相控阵的全固态激光雷达、基于RISC-V指令集架构的物联网处理器和神经网络加速系统级芯片。
这其中,涉及硅光工艺、激光雷达、处理器架构、神经网络、软件系统等领域的世界级难题。
而OURS目前拥有从3D传感器(全固态LiDAR-on-a-chip),domain-specific AI芯片到软件的全栈解决方案。OURS的AI处理器为全自主设计的基于开放的RISC-V指令架构。
应用领域涉及工业/商业、机器人、汽车自动驾驶、安防等,希望解决3D机器视觉和多传感器融合的问题,让机器更加智能地以3D方式感知世界。
值得八一八的是背后创始团队。
二,新晋图灵奖得主门徒
“RISC-V”,一个芯片领域无人不知的指令架构,也出现在新晋图灵奖得主David Patterson的履历中,该技术开创者正是在UC伯克利任教40年的David Patterson。
△ David Patterson教授
有意思的是,OURS公司的创始人及CEO谭章熹,正是David Patterson为数不多的华人门徒。
虽然现在已经名满天下、誉满江湖,但David Patterson在伯克利着实经历过一段“冷门”时光。在过去20年乃至40年中,硅谷显学是软件和互联网,芯片架构方面的研究者并不多。
据说在伯克利,机器学习宗师Michael I. Jordan的课程讲座总是人山人海,但另一位芯片架构大拿David Patterson,选课者20以内,中间还会有退学者。所以David Patterson虽然名声在外,但学成出师者并不多。
目前华人范围内,受David Patterson直接指导的博士生有两位,一位是OURS的创始人谭章熹,另一位则是当前任教于清华大学交叉信息研究院的徐葳教授。
(徐葳教授的现任“老板”是姚期智院士,也是唯一的图灵奖华人得主^_^)
谭章熹博士毕业后,加入硅谷公司Pure Storage(NYSE:PSTG),成为该公司第一个芯片设计工程师。后来领导开发了产品Pure FlashBlade,并在2017年荣获AI硬件领域的AIconics最佳创新奖,目前Tesla, 奔驰F1赛车队、 Riot Games等都在使用它。
同时,谭章熹在闪存和硬件加速器领域还拥有20多份专利,也是一款开源SPARC CPU(RAMP Gold)的发明人。
△ 谭章熹
履历足够闪耀,但有过如此从0到1开发经历后,谭章熹在2017年2月决定创业,以迎接更大的挑战——或用伯克利的“范儿”来说,做点什么改变世界。
于是谭章熹找到清华和伯克利的师弟林森,后者是加州大学伯克利分校电子工程博士,硅光和混合信号设计专业高材生。在伯克利期间研发了世界上第一个直接用光互联的微处理器芯片。
△ 2005年教育部提名国家科学技术奖项目(清华谭章熹)
两位清华-伯克利校友集结后,决定围绕硅光、FMCW LiDAR和低功耗的AI处理器进行突破,核心是让机器能够智能地以3D的方式感知世界。 当然,“OURS”(Optical Universal RISC Systems)也能集中反映他们的目标,其中的小插曲是公司名定名来自David Patterson,老教授对4字母名的公司颇有信心,而且迷信“R”能带来好运——他的成功产品和公司,也都是这样。
三,最新进展
2017年2月正式创立后,OURS以十人左右的团队规模,完成了多方面进展,涉及技术、产品和融资:
技术方面,2017年5月完成8项LiDAR专利申请。
产品方面,样机已经研制成功,并多次成功流片,涵盖了两大成果:
1)OPA测试芯片成功流片; 2)第一代FMCW LiDAR和低功耗的AI处理器原型FPGA验证,即将流片。
产品完成流片同时,OURS也获得了包括中国客户在内的实地测试。
虽然未透露具体客户,但有据可查的是,谭章熹曾与David Patterson教授到访过长虹集团旗下公司。
△ David Patterson和谭章熹(右一和右二)
最后,资本方面,OURS在2017年6月完成了A轮次融资,股东名录中涵盖了创新工场、北极光创投和元禾控股。
OURS的市场目标是首先面向物联网、机器人和无人机等领域打造感知解决方案。再主要针对汽车自动驾驶等市场。
如果他们的FMCW LiDAR和低功耗的AI处理器一切顺利,未来有可能将基于激光雷达的汽车自动驾驶现有感知方案成本,从数万美元降低至数百美元,幅度接近99%。
不过现在,OURS最直接的任务是拿着初代产品回国,完成与更多客户的联合测试,实现更多场景更大规模的验证。
总之,激光雷达和AI芯片赛道,又多了一个变量。
完
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