必一运动官方网站初创公司感受到了剧增的压力，入场的玩家越来越多，而头部的大厂在市占率上压得他们喘不过气B-Sports。尽管如此，还是有的
近日，AI芯片初创公司d-Matrix宣布收获了1.1亿美元的B轮融资，由新加坡投资公司淡马锡控股公司领头，剩余的投资者包括微软、三星等。其实早在该公司去年4月份的A轮融资中，微软就已经领投这家初创企业，一样参与投资的还有SK海力士。可以看出，无论是微软，还是内存厂商，都很看好其前景。
d-Matrix的技术路线是通过存内计算来实现AI瓶颈的突破，比如在过去的标准SRAM结构中，内存墙的问题是始终存在的，而d-Matrix的数字化存内计算则可以进一步提升单位功耗的算力，从过去的10Tops/W提升至最高230Tops/W。
d-Matrix率先推出的是Nighthawk这一验证Chiplet产品，基于台积电的6nm工艺打造，集成了4个基础神经网络加速器作为AI引擎，以及一个SiFive S76CPU作为控制单元。每个神经网络加速器中包含了两个自研Apollo核心，每个核心中又包括8个数字存内计算单元。
针对Corsair的架构，d-Matrix还推出了Aviator这一软件平台，进一步无缝化终端用户的模型部署体验。据了解B-Sports，微软已经在评估该芯片，并计算在明年投入使用B-Sports。而d-Matrix预计营收将达到1000万美元，主要来自客户用于评估的订单。由于这类存内计算更适合AI计算中的推理，对于生成式AI来说可以提高吞吐量、降低延迟，同时相对GPU方案也拥有更低的TCO成本。
另外一家从事存内计算AI芯片开发，并获得了资本青睐的初创公司名为EnCharge AI。去年年底，该公司退出隐身模式，并获得了来自Anzu Partnets、AlleyCorp等公司的2170万美元A轮融资。其CEO Naveen Verma表示这笔资金将用于推进硬件和软件的开发，以及支持与新客户之间的沟通。
相较于d-Matrix，EnCharge AI的大部分研究成果还在理论阶段，并没有量产，这也是他们继续融资推进产品落地的原因。EnCharge AI表示自己的软件栈与标准的设计框架（PyTorch、TensorFlow、ONNX）兼容，并支持针对应用的运算、模型和分辨率自定义。其软件栈保证了高精度、高性能的AI模型部署不再是一个冗长的过程，而是一个流畅自动化的过程。
在硬件上，EnCharge AI还是保证了其设计与标准CMOS工艺兼容，最小化成本的同时依然可以提供最大化的性能表现。据其官网介绍，EnCharge AI在打造的存内计算AI芯片可以达到150TOPS/W的计算效率。
虽然EnCharge AI的硬件平台也强调了可扩展性，但从其描述来看，似乎更愿意将其应用于边缘端，比如针对摄像头的Resnet50图像分类识别等。不过可以肯定的是，EnCharge AI目前还处于未量产无客户的阶段，在市场上还会与其他资金雄厚、产品进度更快的竞争对手交锋。
即便是钻研存内计算AI芯片的厂商，还是需要走软硬件栈的同步开发，因为对于AI模型，尤其是一些LLM来说，兼容性还只是重心之一。要想推进AI计算的效率，就必须做好硬件和软件的扩展性，这也是多数AI芯片初创公司面临的最大难题，甚至因为软硬件协调问题迟迟没能大规模商用。
在当今数据驱动的商业世界中，能够快速处理和分析大量数据的能力变得越来越重要。而
方案领军者地平线，近日正式向港交所递交了招股书，高盛、摩根士丹利及中信建投为其联席保荐人。这并非地平线首次试水
，早在2021年，地平线就计划科创板上市，并一度传出赴美IPO的消息，但受
星宸科技股份有限公司（简称“星宸科技”）近日发布了首次公开发行股票并在创业板上市的招股意向书，标志着这家在人工智能（
厦门东昂科技股份有限公司（以下简称“东昂科技”）近日在北交所更新了其上市申请审核动态，显示其IPO申请已被受理。值得注意的是，这是东昂科技第二次尝试进入
长远发展的机制、政策问题，并提出了专业且具有价值的建言建议。普遍观点认为，
智算产业的发展趋势与展望（2024年） /
价值榜（CCV）年度榜单， 华润微荣获“年度创新力企业奖” 。 此次入选“年度创新力企业”，标志着投资者以及
价值榜年度创新力企业” /
已走过三十年发展历程。由湖南省地方金融监管局、湖南证监局指导，湖南省上市公司协会、湖南省证券业协会主办，湖南省基金业协会、湖南省期货业协会协办，红网时刻
阵列 /
——金融信息技术生命中的一天,描述Intelé OptananeTM技术如何提供更多宝贵数据的白皮书
赛道热潮 国“芯”能否弯道超车 /
AMD Kria™ KR 260套件+ROS 2快速开发机器人解决方案
Optimizing L Measurement Resolution for the LDC1312 and LDC1314
EMI 的工程师指南第 6 部分 — 采用离散 FET 设计的 EMI 抑制技术
官方微信
官方微博
