面对数据时代的海量运算,海嘉科技想用动态自适应加速技术实现性能升级

2017年4月29日 | By News | Filed in: News.

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随着大数据的爆发式增长,在运算过程中对服务器性能的要求也越来越越高 。但目前CPU主频逐渐提升遇到瓶颈,光靠服务器升级性能提升不大,结果便通过大量增加服务器数量来增加平台负荷能力。为此,很多公司也在试图通过自己的方法以解决这样的困境。

海嘉科技,成立于2016年6月,是一家致力于帮助大数据处理、人工智能系统解决运算能力不足问题的初创公司。公司核心是其用于大数据处理的动态自适应加速技术,简单来说,它的原理是通过加速器对软件算法进行解析,根据算法特性调用加速单元从而实现系统的最优运行速度,同时增强对复杂任务以及重复任务的处理能力。

据了解,海嘉科技后续的产品将主要会以两种形态呈现。一种是加速卡,即通过提供加速器模块植入现有服务器主板;另一种则是直接应用到终端的芯片,未来也会通过技术授权方式合作研发。目前,将主要面向三类用户,首先是大型平台类客户,如人工智能、或者云计算平台;其二是智能终端类客户,如机器人或者无人驾驶汽车等、其三是超级计算机。现阶段,海嘉科技已经完成基于FPGA的小型加速器(16核)开发了基于Eclipse开发及模拟环境,可以实现10倍以上运算加速。未来,将逐渐实现基于ASIC的单核到多核处理器的动态加速版本,构建一套人工智能系统软件。

提及运算,这确实是现阶段大数据以及人工智能等领域发展亟待解决的问题。从目前来看,旨在提升运算能力的加速器产品,典型的有Intel的XeonPhi 以及英伟达的特斯拉,虽然某种程度上能够改变一定的现状,但仍然会存在如不支持动态适应软件算法、使用时需要将原有程序改写、每个阵列中的单元不能独立运算等问题,且目前高性能版本也逐渐对中国禁运。而在芯片这块,针对不同领域给出不同解决方法的创业公司,之前36氪也报道过不少,如地平线、深鉴科技、寒武纪等。相比之下,海嘉科技表示区别于目前主流的GPU、FPGA方式,海嘉选择基于ASIC的硬件方案,通过动态加速技术对系统算法分析使硬件动态加速,从而实现加速卡的灵活性及通用性,让加速达到接近CPU的易用性。同时,海嘉科技的芯片支持MIMD特性,使其对简单大规模运算以及逻辑性较强的复杂算法都具有很好的加速性能。

团队方面,创始人李长弓,德国达姆施塔特大学电子工程博士、研究员,具有6年处理器设计开发经验和5年硬件开发团队领导经验;ASIC工艺顾问李卫民,美国犹他大学半导体材料学博士,中芯国际半导体工艺设计专家,具有10年芯片材料及工艺研发经验;联合创始人胡云扬,毕业于浙江大学,曾任华为终端产品经理,具有5年产品以及市场管理经验。

目前,公司正处于天使轮阶段,接下来的融资将主要用于团队扩张以及开发测试使用的硬件产品。

IT.数码

via 36氪 http://36kr.com

April 29, 2017 at 05:55AM


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