清华校友陈怡然杨越组队进军AI芯片市场，成立苹芯科技，最新Pre-A轮斩获近千万美元...

Posted 2021-09-15 QbitAl

明敏 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

随着最新一轮融资的曝光，由清华校友杨越博士、陈怡然教授主导创立的苹芯科技，引起资本界和产业界的关注。

在最新一轮Pre-A轮融资中，其融资金额达到近千万美元，吸引了红点中国、红杉中国等多家投资机构的青睐，其中红杉中国更是连续两轮跟投。

创始团队也不简单，不仅有杜克大学陈怡然教授领衔，还集结系统架构方面多位顶尖人才：

CEO杨越曾是美光科技首席系统架构师，创始人许振隆曾在台积电任职多年，章尧君曾开发多款 MRAM 商用芯片，拥有十余项关键专利。

这让人不禁好奇：

苹芯科技，到底是一家怎样的公司？

存算一体提升性能

据公开信息显示，苹芯科技今年2月在北京海淀区注册成立，主营业务为提升深度学习计算性能的硬件单元和相关IC设计服务。

一言蔽之，苹芯科技是一家在AI加速赛道上起跑的创业公司。

怎样加速呢？从公司名字中我们就能窥见一二。

芯，也就是造芯片。

事实上，在AI算法发展迅速的今天，整个AI行业都迫切需求性能更强大、功耗成本更低的芯片。

目前在计算结构中，冯诺依曼架构占据主导地位，但它的计算单元与内存是两个完全分离的部分，其计算单元需要根据指令从内存中读取数据，在计算单元中完成计算或处理、并存回内存。

这样一来一回，芯片的计算能力就会受到限制，并产生数据延迟。

同时在能效方面，读写一次内存数据的能量，要比计算一次数据的能量多消耗几百倍。

如何解决这一难题？

在原有技术上继续开发？运用新型半导体材料？开发新架构？

在这几种解决路线中，苹芯科技选择的是最后一种。

他们主要应用了存算一体这一新兴技术。

将存储器与计算器整合在同一块模块上，打破了“存储墙”，大幅降低整体运算时间和芯片功耗。

现在，他们已经开发出多款基于SRAM的存内计算加速单元。

相较于冯诺依曼架构的AI加速芯片，这种芯片的功耗更低、效率更高、面积更小，适合处理低功率、小面积和高算力的复杂神经网络（NN）相关计算工作。

目前，苹芯科技的多款芯片已经完成流片，处于外部测试和demo阶段。

其产品主要用于智能穿戴、无人机摄像头、安防领域、机器人领域、智能家居等低能耗、长待机的场景。

据悉，此次Pre-A轮融资将主要用于芯片研发的相关工作。

陈怡然主导创立

而除了本身的技术，更让人关注的就是苹芯科技的创始人们了。

公司董事长兼主导创始人为存算一体方向的学术权威：杜克大学陈怡然教授。

陈教授目前就任于杜克大学电子与计算机工程系，兼任杜克大学计算进化智能中心（CEI）联合主任。

专注于新型存储器及存储系统，机器学习与神经形态计算，以及移动计算系统等方面的研究。

陈怡然教授本硕均毕业于清华大学电子工程系，之后在普渡大学获得博士学位。在2018年晋升为IEEE Fellow，2021年当选ACM Fellow。

创始人兼CEO杨越，本科毕业于清华大学自动化系，博士毕业于多伦多大学计算机工程系。

曾在美国加州硅谷美光科技担任首席系统架构师，在存储芯片，人工智能及相关领域研究方向拥有技术积累及行业经验。

创始人章尧君，本科毕业于上海交通大学，后于匹兹堡大学电子工程系取得博士学位，前期深耕于新型存储器研发行业，设计开发了多款 MRAM 商用芯片，拥有十余项关键专利。

创始人许振隆，本硕毕业于新竹清华大学，多年任职于台积电，拥有超过 20 年芯片设计经验，曾带领团队成功交付多款量产芯片。

据了解，苹芯团队规模已达数十人，其他成员均来自清华大学、北京大学等知名高校，技术人员占比达80%。

参考链接：
[1]http://pimchip.cn/index/product/index/type/6
[2]https://cloud.jingdata.com/#/news/InsightNews/details/info-2mj7t7eo2f?t=1629851445875