36氪获悉,人为智能芯片企业「凌川科技」近日实现数亿元A轮融资,由北京市人为智能产业投资基金和快手集团领投,亦庄产投、顺禧基金、九智本钱等跟投。本轮融资将重要用于下一代芯片研发、现有产品SL200的量产扩产及海表市场拓展。
「凌川科技」成立于2024年3月,由北京市人为智能基金与快手集团共同提议,前身为快手集团异构推算与芯片事业部。「凌川科技」CEO刘凌志通知36氪,“2018年快手日活破亿,传统堆算力服务器的成本压力已不成持续。我们从异构推算平台切入,2020年正式立项芯片,2023年SL200在快手部署数万颗,节俭超预期成本后,拆分独立成为必然选择。”
目前,SL200芯片集成了视频编码、AI推理、多核CPU等主题职能,部署量近数万颗,服务7亿用户,并获评2023世界互联网大会“创新发展典型案例”。刘凌志强调:“互联网基因让我们从利用反推芯片设计,客户需要直接界说产品,这是传统芯片公司难以复造的优势。”
目前,全球AI芯片市场持久由英伟达主导,其CUDA生态形成技术壁垒,但大模型推理场景对成本与能效的敏感度催生了ASIC架构的差距化需要。国内智能视频赛路高速增长,涌现快手、字节跳动等头部利用及“可灵”“即梦”等大模型技术,但算力芯片仍面对美国出口限度的“卡脖子”风险。「凌川科技」对准垂直领域,通过ASIC架构降低推理成本,单颗芯片可处置36路视频工作,较传统规划节能30%,成为国产代替的关键蹊径。
36氪相识到,SL200芯片为国内首款集成视频编码、AI推理、多核CPU等职能的ASIC芯片,支持万分之一超低故障率,头部客户直播覆盖率近100%。其视频压缩机能在MSU大赛中超过英特尔、英伟达,单路处置成本降低40%。下一代芯片针对大模型训练推理场景设计,支持LLM、文生图、文生视频、推荐算法等高算力需要,沉点支持以快手可灵为代表的文生视频模型。公司同步开发类CUDA编程接口,适配PyTorch框架及主流大模型推理引擎,降低客户迁徙成本。
「凌川科技」Transtreams Advanced Compute Unified Architecture 是一种融合 CPU 与 NPU 协同运作的异构运算平台。它结合传统 CUDA/OpenCL 优势,选取由 CPU 掌管节造与调度、NPU 处置密集推算的架构,实现高效工作协同与机能优化。其编程框架支持统一套代码在 CPU 与 NPU 间无缝切换,TC 编译器可凭据负载自动分配工作,提升资源利用与负载平衡。在说话层面,TC 编程说话提供了对张量(Tensor)及其分歧档次数据布局(layout)的统一暗示,并抽象出面向 TC NPU 架构的 Tiling 与 Pipeline 机造。说话级封装使得开发者可能简洁、正确地表白复杂的特殊 layout、跨档次 memory(如 DDR、SRAM)的排布,以及多核并行推算中的 Tiling 与流水线调度,从而削减法式开发中的谬误和复杂性,提高编程效能。同时,运算平台提供了丰硕的系统和利用治理工具,方便用户可能更高效地进行矫捷的开发、验证、环境部署及质量监控等。
目前,SL200芯片已覆盖快手、阿里、百度等互联网数据中心,并利用在广播电视、广电领域、智慧城视注智能巡检等场景,合作案例超20个。同时,也与华为、超聚变、海潮等厂商形成行业解决规划。此表,SL200海表通过快手海表出海业务进入东南亚新加坡、巴西市场。刘凌志泄漏:“公司下一代芯片已与多家大模型公司实现适配测试,今明年将沉点拓展自动驾驶机械人、低空经济、自动驾驶等机械人与边缘推算场景。”
团队方面,「凌川科技」CEO刘凌志为上海交大博士、华盛顿大学博士后,曾任快手副总裁及华为、英特尔主题技术治理岗。自拆分至今,团队规模已增长三倍,成员涵盖芯片及互联网行业专业人才。公司研发人怨丶比80%以上,70%以上为硕士学历,20%以上为博士学历,60%的员工拥有十年以上从业经验。团队累计申请中表专利超百项,涵盖大模型压缩、视频编码等关键技术。团队主题成员也深度参加NeurIPS’21等国际较量,并主导多项北京视注上海视装卡脖子”技术攻关项目。
法国空乘2023无删减版百度云王延峰认为,今天的法律、伦理与治理体系,很大程度上建立在人类能够理解并控制技术的前提之上,而当AI变得越来越“聪明”,这一前提正在受到前所未有的挑战。正如数字分身和人格蒸馏等AI技术的发展,使人格权、知识产权和劳动者权益保护体系面临新的挑战。“AI领域的竞争,已不仅是算法和算力的竞争,更是制度设计与治理能力的比拼,而且治理必须走在技术发展的前面。”他说。当然,上述的三种模式没有明确的界线,生态位上的玩家都可以与客户达成深度定制的合作。无论坐标向上或向下,终会趋向阶跃星辰的选择。法国空乘2023无删减版百度云想要xx这个过程对人类来说轻而易举,几乎是本能反应。然而,对于当今最先进的AI来说,这居然是一件极度困难的事情。浙江大学的研究团队正是针对这个问题展开了深入研究,他们将这个任务命名为"目标视角复现"(Target Viewpoint Reproduction,简称TVR),并构建了一套完整的测试和训练体系——TVRBench——来衡量AI在这方面的能力究竟有多强,以及如何提升它。眼见公司账户上的钱越来越少,有时甚至不够给员工发工资,潘某慌了神,她欺骗丈夫说在外投资亏了本,卖掉了名下的房产,试图填补亏空,但也只是杯水车薪。在公司发现账上余额竟然不够支付租金后,潘某选择坦白一切。到案后,潘某对犯罪事实供认不讳。一审宣判后,潘某并未提出上诉。
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