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2020年04月20日 | Wave Computing要黄了?!

2020-04-20 来源:半导体行业观察

据Semiwiki报道,Wave Computing正在接近倒闭(closing down)。报道指出,该公司已经通知所有员工这一消息(The company has reportedly let all employees go and filed for Chapter 11)。但据行业知情人士透露,Wavecomputing从去年年底就开始了漫长的“告别”。


 

成立于2010年的Wave Computing是 AI领域众多有前途的新公司之一,其使命是“通过可扩展的实时AI解决方案,从边缘到数据中心革新深度学习”。该公司由Dado Banatao和Pete Foley创立,属于晚期风险企业。Banatao先生担任Wave Computing董事长,同时还是Tallwood Venture Capital的管理合伙人。Sanjai Kohli是首席执行官。Kohli先生于2019年9月接班Art Swift成为Wave Computing的掌舵人,后者只担任了四个月的职位。

 

据Semiwiki预测,Wave的AI数据流处理器存在性能问题。这也许是他们退出的原因?但Semiwiki表示,这只是一个推测。此外,Wave Computing还提供了广泛的产品线。Wave Computing被称为“可扩展,统一的AI平台”,它利用MIPS处理器提供了“从边缘到数据中心”扩展的数据流处理技术。

 

其中MIPS技术来源于他们在2018年六月的收购。在收购没多久之后,Wave computing就宣告了MIPS的开源计划。按照他们的说法,此举旨将MIPS指令集架构的普及。MIPS开放计划将允许参与者自由访问“最新版本的32位和64位MIPS ISA - 无需许可或使用费”,用户还将获得MIPS拥有的数百项专利。

 

据介绍,开源后开发者可以从Wave Computing官网上获取MIPS 开源相关的指令集与工具,当中包括 32/64 位的 MIPS R6 指令集、MIPS SIMD 扩展、MIPS DSP 扩展、MIPS Multi-Threading (MT)、MIPS MCU、microMIPS Architecture、MIPS Virtualization (VZ) 虚拟化等。

 

但其实早在去年年底,MIPS计划已经终止。

 

Semiwiki进一步指出,Wavecomputing之所以会有这样的结局,也许与他们试图一次做太多事情有关。他们强调,在新兴的AI市场上,缩小重点或者是更好的策略? 

 

随着许多提供新颖方法的新公司的出现,人工智能和深度学习市场正在蓬勃发展。任何新市场通常都会经历这种增长,然后进入整合阶段。Wave Computing的消息是否表明我们已经进入整合阶段?时间会证明一切。


延伸阅读:Wave computing 及其AI芯片技术


Wave Computing是一家成立于2010年总部位于硅谷的AI技术公司,目前在全球拥有5个分公司和办事处,分别位于美国、中国、日本、菲律宾和以色列。其独创的“软件可动态重构处理器架构(CGRA)以及数据流(Data Flow)计算”正成为AI计算领域具有革命性意义的处理器架构。它旨在通过基于数据流架构的一系列产品改变传统的人工智能计算。

 

Wave Computing拥有超过200名数据科学家、机器学习、系统、软件和芯片设计专家,其中25%拥有博士学位,包括 Stanford,CMU和Berkeley等名校博士及教授。Wave Computing的Dataflow技术已在TSMC28nm及16nm工艺上成功验证。

 

2018年Wave Computing收购了MIPS,通过将MIPS多线程CPU IP核与其数据流架构相结合,为人工智能计算提供完整的数据处理支持。MIPS是业内知名的IP处理器架构和IP核供应商,其IP授权广泛应用于消费娱乐、家庭网络设施、LTE调制解 调器和嵌入式应用等产品。MIPS也在物联网IoT设备,先进驾驶辅助系统ADAS和包括自动驾驶汽车的新兴智能应用中起到核心作用。Wave Computing 于2019年初宣布MIPS R6 ISA架构开源,以及两颗成熟商用IP核免费开源(更多信息请访问:https://www.mipsopen.com),旨在进一步推动MIPS产业生态的发展以及支持IC公司的芯片设计创新。

 

Wave computing的核心产品是数据流处理器单元(DPU)采用非冯诺依曼(von Neumann)架构的软件可动态重构处理器CGRA(Coarse grain reconfigurable array/accelerator)技术,适用于大规模异步并行计算问题。其主要优势是使得硬件更加灵活地适配于软件,在可编程性(或通用性)和性能方面达到很好的综合平衡,降低AI芯片开发门槛,不会受到GPU等加速器中存在的内存瓶颈的影响。独创的“软件可动态重构处理器架构(CGRA)以及数据流(Data Flow)计算”正成为AI计算领域具有革命性意义的处理器架构。它旨在通过基于数据流架构的一系列产品改变传统的人工智能计算。

 

2019 年,Wave Computing针对边缘计算市场的算力需求,将MIPS技术与Wave旗下WaveFlow™和WaveTensor™技术相结合,推出TritonAI™ 64 IP平台,该平台融合了Wave Computing旗下的几大核心技术,MIPS 高性能、多线程、低功耗 IP、WaveFlow™、WaveTensor™等先进技术,具有高可扩展性、高兼容性、可客制化的特点,为产品提供高效、低耗的AI计算加速能力。

 


据介绍,作为一款高度灵活的软件平台,TritonAI™ 64 IP平台灵活适配到AI加速引擎WaveFlowTM 和WaveTensorTM,满足不断变化的AI计算需求。这些加速引擎被一个异构编程平台管理,该编程平台由一个统一的API平台管理,即Wave Run-Time (WaveRTTM)平台。WaveRT平台在 MIPS 上运行, 并帮助对 WaveFlow 和 WaveTensor 运行引擎进行编程, 以分析和执行恰当的 AI任务;这种软件集中管理的方式,可以很好地把AI应用、AI框架和 AI算法从它们依赖执行的目标计算单元抽象出来,从而可以把算法按并行执行的方式匹配到Wave相应的计算单元上去,从而提升SoC 的AI计算性能。



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