90年代末21世紀初，高性能計算還是一個陽春白雪的行業(yè)，項目看起來都十分前沿和酷炫，但很難創(chuàng)造商業(yè)價值。張強回憶，“要從科研機構(gòu)、政府機構(gòu)手上項目并從中賺錢，一直到回款，整個過程非常艱難?！?/p>

另一方面，民用市場已經(jīng)成為英特爾奔騰多核處理器的天下，計算能力是完全溢出的，滿世界的聲音都是——“沒有必要買i7，買個i3、i5就夠用了”?！霸谶@種背景下，在民用市場上根本是找不到計算的需求?！睆垙娬劦溃八员M管案例都很有開創(chuàng)性，但項目仍然沒法支撐下去?！?/p>

隨后，張強便投身熱鬧的C端市場。在2014年，和朋友等人一起創(chuàng)辦樂蝸VR，推出基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的頭盔及軟件應(yīng)用。該公司在2016年年中被華人文化旗下的微鯨收購。在微鯨，張強遇到了同為半導(dǎo)體行業(yè)背景，此前在日本富士通擔任亞太區(qū)市場總經(jīng)理的王韻。

回顧過去十余年的同構(gòu)計算發(fā)展路線，工藝與應(yīng)用規(guī)模高速發(fā)展，核心架構(gòu)卻沒有發(fā)生太大變化。與此同時，CPU發(fā)展所主要依賴的半導(dǎo)體工藝紅利卻在消失。“摩爾定律失效后CPU的發(fā)展路線將會平緩，算力將會出現(xiàn)缺口，需要GPU、FPGA、ASIC等異構(gòu)芯片去填補?！被谕粋€判斷，張強和王韻開始了異構(gòu)計算的創(chuàng)業(yè)征途，并找了曾經(jīng)在超算領(lǐng)域一同打拼的伙伴。

雪湖科技核心團隊，從左往右依次是創(chuàng)始人兼CEO 張強、COO 王韻、系統(tǒng)專家 趙小吾、算法專家 楊付收

張強認為，基于數(shù)十年的研發(fā)經(jīng)驗，雪湖團隊對FPGA的理解更為深刻?！拔覀兪欠浅Ｔ缙谝慌完P(guān)注到FPGA應(yīng)用的人，我們了解將算法本身固化到硬件電路將會對其執(zhí)行效率帶來的巨大潛力。并且我們通過早期的大量案例證明了這個觀點?！?/p>

對于以ASIC為主的另一條AI芯片路線，張強認為ASIC芯片面臨的巨大痛點在于攤銷的成本太大。比如，7nm的研發(fā)高達投入3億美金，至少要百萬片的銷量才能攤銷掉高昂的成本。

基于王韻此前在富士通的工作經(jīng)驗和資源，雪湖團隊首先從云端計算應(yīng)用需求強烈的手機客戶切入。 2017年年中的一次機會，雪湖團隊向美圖CTO張偉介紹了其基于FPGA的AI算法加速技術(shù)。張偉頗感興趣，次日便從廈門飛到上海與雪湖團隊當面交流。

為應(yīng)對美圖10億級的在線用戶的實時需求，美圖近年來重點投入研發(fā)力量在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算加速領(lǐng)域，特別設(shè)立美圖影像實驗室MT Lab，在算法層面取得一定突破。但如何將算法以較低成本移植到芯片上是當時面臨的一大難題。

在了解到美圖的具體需求后，雪湖團隊開始全力投入推進CNN加速接解決方案。與此同時，雪湖科技的公司設(shè)立和團隊組建等工作也開始有條不紊地展開。今年6月，美圖的FPGA加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算項目正式落地。

雪湖科技FPGA服務(wù)器

該方案正在逐步替代美圖云計算中心的昂貴且大功耗的GPU服務(wù)器。張強介紹，“英偉達的數(shù)據(jù)中心GPU平均在1萬美金左右，算力約為35T；我們即將要升級的服務(wù)器1U算力能達到400T，成本只要3000美金?！?/p>

目前，雪湖團隊規(guī)模約為20人左右，定位于為上下游賦能，上游對接FPGA芯片廠商，同時連接下游的應(yīng)用廠商。年初，雪湖獲得美圖天使輪數(shù)百萬投資，正在推進Pre-A輪融資階段。

“顛覆”傳統(tǒng)芯片參數(shù)

“算力只是一個間接指標，”張強說道。

在算力堪比“石油”燃料的AI時代，一款芯片的算力指標顯然已經(jīng)成為最核心的參考因素。算力，即單位時間內(nèi)芯片所能提供浮點計算能力的峰值。理論上看，當芯片設(shè)計完，算力就已經(jīng)固定，不會根據(jù)應(yīng)用場景發(fā)生變化。

但在張強團隊看來，一顆芯片在不同應(yīng)用場景下提供的算力有所不同，比如計算密集型，I/O密集型的不同需求下數(shù)值差異很大。 “現(xiàn)在大部分AI芯片公司都在偷換概念，對外宣傳的都是算力峰值”，王韻談道，就像是眼睛一閉油門踩到底能跑出的最快速度，但是缺少實際參考價值。通常來說，由于實際部署下的各種原因，芯片遠不能達到其計算能力的最高理論值。

對于雪湖團隊而言，他們更看重芯片的資源利用率。對于一顆FPGA而言，在核心計算單元運行算法時，如果從啟動一直到運算結(jié)束的每個使用周期都在不停的工作即芯片的理論值，相當于100%的工作狀態(tài)，也就是說把該芯片所有的功力都發(fā)揮出來了。

“我們能將這個理論率提升到98%，換句話說，100個計算周期里只有兩個周期在休息?！睆垙娬f道 “這顛覆了芯片行業(yè)里的一個標志性參數(shù)。除了雪湖，沒有任何一家公司可以做到。”王韻形象地將描述為“完美地榨干芯片性能?！?/p>

“98%資源利用率”所能帶來的實際價值是——“通常需要賽靈思最高端、售價超過1萬美金的芯片才能實現(xiàn)復(fù)雜的算法。雪湖可以采用10到20元美金的中低端芯片實現(xiàn)同樣算法?！睆垙姳硎?，1萬美金與20美金的核心指標差異就在其內(nèi)部可利用的資源數(shù)目。

長久以來，開發(fā)難度大、開發(fā)周期長，開發(fā)者稀缺、培養(yǎng)周期長是橫亙在FPGA發(fā)展和應(yīng)用推廣道路上的難題?！癋PGA工程師的培養(yǎng)成本很高，要培養(yǎng)一名真正具備獨立做FPGA開發(fā)的工程師通常需要五年的時間?！睆垙娬劦?。

為此，雪湖團隊研發(fā)了一套私有的開發(fā)環(huán)境和框架PteroTool，以實現(xiàn)更簡潔的芯片工具鏈條，抽象度更高的應(yīng)用層。

“這是基于我們十幾年的積累，里邊包括了大量高效穩(wěn)定、占用資源很少的庫。”張強介紹，基于Ptero系統(tǒng)抽象層，能夠?qū)⑾到y(tǒng)抽象出來，類似于芯片操作系統(tǒng)，以實現(xiàn)算法快速移植，可以從一顆芯片快速移植到另一顆FPGA芯片?！斑@套工具體系很容易上手。按照我們的經(jīng)驗，經(jīng)過三個月培訓(xùn)，一個剛畢業(yè)的大學生就上手成為FPGA算法開發(fā)工程師。”

為了對開發(fā)工作進行更加細致地分工，雪湖對開發(fā)過程進行了系統(tǒng)化地分解。在雪湖的技術(shù)架構(gòu)下，工程師不再需要同時掌握FPGA開發(fā)、寫算法和代碼等全鏈條工作，“每人掌握一個環(huán)節(jié)，通過多人合作，以實現(xiàn)更高效地開發(fā)。”

預(yù) 判

“我們目前集中私有云、公有云、車載三大塊市場。模塊市場優(yōu)先級被調(diào)低了，因為目前AI在C端市場仍然缺少應(yīng)用推動?！睆垙娬劦?。

在云計算中心市場，雪湖主要通過私有云GPU替代、FPGA公有云加速兩條路徑推動。對于圖像與語音數(shù)據(jù)調(diào)用頻繁的AI公司而言，相較于公有云數(shù)據(jù)可能面臨的安全性問題，搭建一套高性價比的私有云方案正在成為核心訴求。

隨著5G落地步伐的加速，張強認為，云上的計算需求和市場會會變得更加龐大。受到4G的傳輸速率和網(wǎng)絡(luò)承受力限制，目前很多計算主要在手機端/在端測完成。但是5G來臨之后，傳輸速率提升十倍以上，手機本地的計算能力會弱化，存儲會變大；通信能力會變強。

在雪湖團隊與OPPO、美圖等主流手機廠商交流過程中，比較一致的觀點認為，5G時代云端的數(shù)據(jù)中心計算需求，特別是人工智能運算需求將呈現(xiàn)井噴趨勢。相應(yīng)地，將AI芯片塞到手機的潮流可能弱化。

此外，正處于窗口期的汽車智能化也是雪湖現(xiàn)階段押下重注的市場。“我們的優(yōu)勢在于技術(shù)方案能夠更快地落地，以幫助車廠或者自動駕駛團隊搶奪時間窗口”，張強認為，相比ASIC的AI芯片公司開發(fā)和流片通常需要一到兩年時間，快速落地是雪湖當下最顯著的優(yōu)勢。

此外，一個更為隱形的優(yōu)勢還在于，F(xiàn)PGA具備現(xiàn)成的車規(guī)級芯片可供選擇，而無需等待遙遙無期的AI芯片通過車規(guī)級芯片認證。

目前，雪湖團隊正在幫助一家自動駕駛公司實現(xiàn)前端的視覺數(shù)據(jù)識別與分析，以取代昂貴和高功耗的GPU服務(wù)器方案。張強表示，該自動駕駛公司近期再次提速研發(fā)節(jié)奏，“年初方案一旦能夠落地，將成為開創(chuàng)性的自動駕駛解決方案?！?em class="backsohu">