從2018年3月的成立到2021年7月，AIHARA Technology的AI初創(chuàng)公司的轉型已在三年多的時間內花費了三年多的時間，從A之前到C回合超過30億元人民幣，AI培訓和推理和推理芯片產品的完整布局。

2021年7月7日，高乘技術根據“ Yunyun T20”訓練加速卡和“ Yunyun T21”訓練OAM模塊發(fā)布了“ Supreme 2.0”芯片，該芯片基于“Cloud燧T20”培訓。軟件平臺和新的“ Cloud CloudBlazer矩陣”在各個方面都取得了重大改進和突破，例如計算功率規(guī)格，存儲容量和帶寬。

Zhao Lidong（左）Tanyuan Technology和Zhang Yalin（右）的Kyahara Technology，Zhang Yalin（右）共同發(fā)行了“ Yunyun T20”訓練加速卡和“ Supreme 2.0”芯片

Takiyawa是中國首家具有高性能云訓練和云推理產品的初創(chuàng)公司。作為一家國內AI芯片公司，我們可以看到其星星的大火已經開始。

AI芯片行業(yè)近戰(zhàn)

在這十年中，市場逐漸成熟。越來越多的企業(yè)開始使用人工智能來分析他們收集的大量數據，而政府則進行了深入的學習研究以保持領先地位。德勤分析師Costi Perricos表示pg網賭軟件下載，人工智能將成為各個國家競爭的“下一個重點”。

與AI領域的傳統計算芯片不同，CPU和GPU的歷史悠久。許多技術需要被授權并形成一堵墻。從芯片和軟件到客戶，已經形成了完整而成熟的工業(yè)生態(tài)。

因此，即使NVIDIA在AI訓練芯片領域占據絕對的主導地位，仍然有連續(xù)的競爭對手值得追趕。

Google于2015年開始制造自己的芯片；在2016年收購Annapurna Labs之后，亞馬遜于去年開始將Alexa的大腦轉移到推理芯片上。 Baidu的子公司Kunlun最近估價為20億美元；高通擁有云AI。 100; IBM致力于節(jié)省能源的設計。 AMD獲得了AI數據中心工作的Xilinx。英特爾于2019年在其Xeon數據中心CPU中添加了AI加速度；它還收購了兩家初創(chuàng)公司：2016年，它以4.08億美元的價格收購了Nervana。獲得的Habana Labs。

一方面，對于國內企業(yè)而言，市場和生態(tài)仍然有運營的余地。另一方面，隨著5G和人工智能行業(yè)的快速發(fā)展，中國人工智能芯片行業(yè)的市場增長空間巨大。預計2023年的市場規(guī)模將超過1000億元人民幣。我們怎么能如此不愿意如此？

在國內制造商中，高拉木技術無疑是其中最好的。在這次新聞發(fā)布會上，櫻花技術始于軟件和硬件的兩個方面，以創(chuàng)建自己的AI芯片領域。

贏得四個國內第一局

數據是最好的證據。在新聞發(fā)布會上，我們看到Forial 2.0是中國第一個支持TF32數據準確性的芯片，這是中國最大的AI計算機單芯片，中國的第一個支持世界上最先進的內存的產品，以超大算法模型超級強大支持...被稱為“技能不按下”。值得注意的是，Supreme 2.0也是2021年世界人工智能會議的前十名“鎮(zhèn)上博物館的寶藏”之一，該會議顯示了其有價值的價值。

第二代環(huán)球人人工智能培訓芯片“ Supreme 2.0”

1。第一家發(fā)布第二代人工智能培訓產品組合的國內公司

“ Supreme 2.0”芯片，“ Yunyun T20”訓練加速卡，基于完成2.0，“ Yunye T21”訓練OAM模塊和已完全升級的“計算TopSrider”軟件平臺，以及新的“新的” Cloud Cloud Club CloudBlazer的發(fā)布Matrix“使Matsuhara技術成為中國第一家發(fā)布第二代人工智能培訓產品組合的公司。

第二代環(huán)球人人工智能訓練加速卡“云T20”

2。第一個支持TF32數據準確性的國內芯片

TensorFloat-32（TF32）是一種新的值格式pg娛樂電子游戲，用于處理NVIDIA A100中的矩陣數學（即張力計算）。矩陣數學通常用于AI和一些HPC操作。直接地說，NVIDIA A100 GPU的AI訓練和HPC速度增加了20倍，它們依賴于TF32。

隨著AI網絡和數據集的持續(xù)擴展，對計算能力的需求每天都在增加。研究人員試圖使用較低的精度數學計算來提高性能。但是，需要調整一些代碼。任務代碼。

FP32是當前深度學習訓練和推理中最常用的格式，TF32的工作方法類似于FP32。根據FP32數據的輸入，將TF32張量芯轉換為TF32格式，最終輸出了FP32格式的結果。

Katsuhara Technology的創(chuàng)始人兼首席運營官Zhang Yalin指出，該行業(yè)的當前判斷是，TF32幾乎可以在大多數AI場景中應用于機器愿景，聲音，自然元素翻譯和增強的學習，它們具有具有使用TF32的潛力。從行業(yè)趨勢的角度來看，TF32可能會成為培訓業(yè)務最重要的數據準確性類型之一。

高拉木技術領導著采用TF32數據準確性，這無疑是大膽的決策，其勇氣卻呈現出來。這也意味著原始的清晰技術計劃路線，強大的研發(fā)強度和準確的工程交付能力。

3。中國最大的AI計算單芯片

Supreme 2.0也是中國最大的AI計算單一芯片。大型芯片帶來了工程成就難度的指數增長，挑戰(zhàn)了工程技術的極限，但也帶來了巨大的收入 - 也就是說，大大提高了單芯片的全面能力和數據中心的密度。

前者帶來的重要客戶價值是大大提高算法模型的性能，從而有效地縮短模型收斂時間，幫助客戶在線，部署和經營業(yè)務，并有效降低客戶的全面成本。后者可以有效地減少數據中心的PUE指標，這意味著它可以建立一個綠色智能數據中心，這完全符合碳中和和碳峰的國家政策方向。這是IDC的未來發(fā)展趨勢。

4。第一個支持世界上最先進的記憶HBM2E的國內生產產品

Supreme 2.0是中國第一個支持世界上最先進的內存HBM2E的產品。據報道，AI字段中的算法模型訓練是對存儲容量和存儲帶寬的強烈需求，并且是解決儲物墻的核心解決方案之一。越來越大的認知智能模型加劇了對大記憶的需求。例如，在6月初，北京Zhiyuan人工智能研究所新推出了世界上最大的培訓模型：Wu Dao 2.0，參數為1.75萬億。 HBM2E是目前用于解決需求的最佳存儲技術。

基于此芯片，高原技術還推出了其第二代人工智能培訓產品“ Yunzhang T20”。隨著人工智能應用程序情景的多元化和深度，尤其是基于自然語言處理技術的認知智能的發(fā)展，新型算法模型越來越大，大型模型的計算需要超大的電源支持。集群的規(guī)模以及群集可以提供的有效計算能力是支持多元化模型訓練的基礎。基于第二代Yunya培訓加速卡的強大互連功能，它可以提供更快的數據處理能力，并具有更高的群集性能，還可以有效地降低基礎設施系統的整體復雜性和成本，從而提高客戶的價值。

從創(chuàng)新生態(tài)學到綠色智能數據中心

眾所周知，NVIDIA在硬件上的優(yōu)勢在世界領先水平上。但是實際上，NVIDIA的軟件和合作伙伴生態(tài)系統更難以與競爭對手匹配。

在這次新聞發(fā)布會上，高拉木技術啟動了寶塔異質計算生態(tài)學 - “拉格拉拉”計劃，這既是品牌又是一個計劃。該計劃具有三個主要特征。建立基礎；其次，我們必須建立標準化的生態(tài)學，第三，以公開的態(tài)度建立生態(tài)學。

就軟件而言，早在2019年的第一次會議上，塔基亞瓦拉技術就啟動了獨立的研發(fā)計算和編程平臺“控制”。根據數據，計算主要包括分布式調度，軟件開發(fā)軟件包（SDK）和設備驅動器層，并提供基準等，可以減少開發(fā)閾值。同時，它也與主流框架（例如Tensorflow，Pytorch，MXNET和ONNX）兼容。它支持C/C ++操作員編程，支持基于LLVM的編程工具鏈，支持GDB操作員和性能分析儀，提供操作員，指令集優(yōu)化和打開硬件加速能力。

得益于完美的軟件體系結構設計，同步升級2.0的計算可以從傳統的GPU開發(fā)平臺到Poarahara平臺無縫。幾乎無需修改代碼，這對開發(fā)人員非常友好。同時，Mikahara還提供模型遷移服務，以幫助客戶解決遷移過程中遇到的技術以及運營和維護的困難，最大程度地減少遷移成本，并成為原始創(chuàng)新軟件生態(tài)系統構建的基石。完整的自我開發(fā)軟件和硬件體系結構有助于控制知識產權和產品升級迭代的方向和節(jié)奏。

第二代“計算topsrider”軟件平臺

不僅如此，Laraihara技術還與一系列行業(yè) - 大學 - 研究合作伙伴（例如Hangzhou實驗室，上海Jiotong University，Xi'an Jiaotong University等）進行合作。這些合作與Langyuan Technology的現有產品有關。遵循生態(tài)。

與Kyahara Technology和Zhijiang實驗室實驗室簽署聯合創(chuàng)新研究中心的儀式

值得一提的是，去年3月，該州提出了一項加速新基礎設施的國家戰(zhàn)略。人工智能和數據中心是關鍵的開發(fā)方向，為公司帶來了更大的市場機會?；赮unyu T20和T21培訓產品，GCU-LARE互連技術以及新一代計算，Takihara Technologn創(chuàng)建了標準化的集群產品CloudBlazer矩陣，可有效降低人工智能超級計算集群的整體復雜性和成本。同時，通過與合作伙伴的聯合開發(fā)，我們將建立一個大型的液體智能數據中心，以響應該國“低碳計算能力”和“綠色綜合智能計算”的戰(zhàn)略方向。

這也意味著高拉木技術已經開始從國家一級創(chuàng)建一個低碳綠色的智能數據中心。

快點，快點

AI芯片領域現在已成為中國的熱道，有數百朵花。拜拉哈拉（Byrahara）突破的方式是實現產品的極端。以更快的迭代速度和更快的客戶反饋加速產品迭代，以在市場上建立自己的競爭優(yōu)勢。

依靠強大的研發(fā)團隊，在建立了18個月后，Takiyawara Technology推出了首個云訓練產品“ Cloud T10”和軟件完整的“ Control”，并于2020年9月宣布。在地面上，并在12月宣布，第一個云推理產品已正式發(fā)布。

從0到1，大型芯片，軟件完整的堆棧，產品定義的系統簇，設計驗證，流膜到產品最終商業(yè)降落的過程在兩年半內完成，為開發(fā)國內AI芯片的開發(fā)提供了新的途徑。

與成熟的企業(yè)相比，初創(chuàng)企業(yè)不容易提出一代產品。罕見的是，該產品可以降落并被市場認可。這是一個更困難的一步。張Yalin指出，Puyuan Science和Technology的第一個客戶宣布了這三個業(yè)務線的開始：Pan -Internet，傳統行業(yè)和新基礎設施。它還收到了許多客戶反饋，這確認了反饋方面，以確認客戶對高加萊技術的關注的重要性，并有助于生出第二代產品。因此，在看到某些客戶的需求之后，推出了第二代產品。整個Takihara公司推出的產品和節(jié)奏，第一和第二代間距是一年半，比該行業(yè)的基準速度快。

經過仔細而精致的，除了技術參數之外，骨髓上的深骨標記是什么？

強大力量背后的三個駕駛馬車

第一輛運輸當然是高ihara成熟產品的戰(zhàn)略規(guī)劃。從創(chuàng)業(yè)開始，Takiyawa Technology一直計劃實施包括文化統一在內的三個關鍵點，即團隊高協同作用和客戶的基礎；統一的行為模型，即出色的團隊管理系統；積極的周期，即產品，產品，產品以及產品和產品的積極資本投資周期。

第二輛運輸是強大的財政支持。

如前所述，高乘技術出生于2018年。自那年以來，火熱的AI市場開始顯示出下降的趨勢。在2019年和2020年，AI行業(yè)開始進入融資的快速冷卻期。 2018年，中國人工智能領域的融資數量達到了667億元人民幣pg賞金女王單機版試玩平臺，2019年和2020年的融資分別降至272億元人民幣和243億元人民幣。

在缺乏商業(yè)模式和登陸場景的情況下，投資者認為，許多AI故事都是不動的。但是，高拉木技術似乎已經逃脫了AI的詛咒變得冷。相反，投資者對高哈拉技術表現出極大的熱情。

2018年，Shihara Technology宣布，一輪融資在其成立后不久為3.4億元，騰訊帶領其投資震驚了該行業(yè)。

2019年6月，當Takuhara Technology在整個環(huán)境中感到寒意時，它還宣布已經獲得了由紅點中國領導的3億元人民幣的新一輪融資。

2020年5月，完成了7億元B型融資。

2021年1月，又完成了18億元的C ROUNT融資。

基于“制造大型籌碼和艱苦戰(zhàn)斗技術”的最初意圖。 Katsuhara Technology的首席執(zhí)行官Zhao Lidong在接受采訪時指出：“從一開始，我們就選擇了高高和高位的路線：瞄準數據中心并進行AI培訓加速了芯片。因為這是藍色海洋市場，所以它是技術優(yōu)勢，而不是同時的價格，這是巨人壟斷的，中國客戶迫切需要看到可更換的供應商和產品。

第三支馬車是人才團隊和技術積累。在短短三年內，就有一個開始企業(yè)。必須有很多因素。在智力密集型行業(yè)中，我們可以站在國內AI芯片的第一個階梯上。

Zhao Lidong公司的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官在硅谷工作了20多年。他曾擔任AMD計算部的高級總監(jiān)兼產品工程部高級主管。相關核心IP的研發(fā)；從2014年到2017年，Zhao Lidong擔任Ziri Coco Microelectronics Company和Ziguang Group Co.，Ltd。Ziri Coco Microectronics Company的Ziguang Communication Group Co.，Ltd。的副總裁。

Zhao Lidong，Katsuhara Technology的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官

該公司的另一位創(chuàng)始人兼首席運營官張Yalin先生于2008年加入AMD，擔任高級籌碼經理和技術總監(jiān)。張Yalin是全球芯片研發(fā)的主要負責人之一。他在AMD上海研發(fā)中心成功領導并生產了許多世界籌碼，并在工程和生產方面擁有豐富的經驗。其中包括領先的全球團隊，以定制Microsoft的Xbox-One系列主芯片的開發(fā)；領導力開發(fā)了世界上最大的融合芯片APU，并成功地進行了大規(guī)模生產。電腦。他還參加了AMD上海研發(fā)中心籌碼部，AMD北京研發(fā)中心以及AMD中國多媒體IP部門的建立，開發(fā)和管理。

創(chuàng)始人和首席張Yalin

在這兩個人的領導下，該公司創(chuàng)建了一個核心的研發(fā)團隊，其平均高端芯片和相關軟件生態(tài)系統平均超過15年，并且相關的軟件生態(tài)系統。太多大型籌碼的研發(fā)團隊已經踏上了“戰(zhàn)斗”的道路。

Takiyawahara技術一直遵守獨立的研發(fā)和創(chuàng)新，并獲得了52多個專用權利，其中包括45家發(fā)明專利。專利內容涵蓋了芯片，核心功能模塊，包裝和系統簇的計算單元。它還包括軟件體系結構和優(yōu)化。此外，還采用了將近30項Kohara技術專利，這充分顯示了其強大的研發(fā)和工程能力。

在最后

芯片是電子產品的“心臟”，是該國的“工業(yè)食品”。近年來，該州引入了各種政策的制定，以支持芯片行業(yè)。 3月1日，工業(yè)和信息技術部還提到，中國政府非常重視芯片和綜合電路行業(yè)，并發(fā)布了一項政策，以促進綜合電路行業(yè)和軟件行業(yè)的高質量發(fā)展，全面優(yōu)化和改善高質量開發(fā)芯片和集成電路行業(yè)的相關環(huán)境。政策。

Takiyawahara技術基于“制造大型芯片，努力工作”的最初意圖，重點是開發(fā)云數據中心的深度學習高端芯片。它被定位為人工智能培訓和推理解決方案。它正朝著成為國內AI芯片領導者邁進。