AI晶片浮出新玩家OURS,來者何人?新晉圖靈獎得主華人弟子譚章熹

量子位發表於2018-03-27
李根 發自 凹非寺 
量子位 報導 | 公眾號 QbitAI

鐳射雷達和AI晶片領域要更熱鬧了。

矽谷公司OURS,已經啟動“回國”議程,準備持低功耗計算AI晶片開拓國內市場,這也是其低調創業一年後,首次浮出水面。

來者並不簡單。

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OURS

OURS,簡寫自Optical Universal RISC Systems,是一家2017年2月建立於矽谷聖克拉拉的“矽光”公司,主打的核心技術產品為低功耗端計算 (Edge Computing) AI晶片。

方案包含幾項國際最前沿技術:基於矽光相控陣的全固態鐳射雷達、基於RISC-V指令集架構的物聯網處理器和神經網路加速系統級晶片。

這其中,涉及矽光工藝、鐳射雷達、處理器架構、神經網路、軟體系統等領域的世界級難題。

而OURS目前擁有從3D感測器(全固態LiDAR-on-a-chip),domain-specific AI晶片到軟體的全棧解決方案。OURS的AI處理器為全自主設計的基於開放的RISC-V指令架構。

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應用領域涉及工業/商業、機器人、汽車自動駕駛、安防等,希望解決3D機器視覺和多感測器融合的問題,讓機器更加智慧地以3D方式感知世界。

值得八一八的是背後創始團隊。

新晉圖靈獎得主門徒

“RISC-V”,一個晶片領域無人不知的指令架構,也出現在新晉圖靈獎得主David Patterson的履歷中,該技術開創者正是在UC伯克利任教40年的David Patterson。

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 David Patterson教授

有意思的是,OURS公司的創始人及CEO譚章熹,正是David Patterson為數不多的華人門徒。

雖然現在已經名滿天下、譽滿江湖,但David Patterson在伯克利著實經歷過一段“冷門”時光。在過去20年乃至40年中,矽谷顯學是軟體和網際網路,晶片架構方面的研究者並不多。

據說在伯克利,機器學習宗師Michael I. Jordan的課程講座總是人山人海,但另一位晶片架構大拿David Patterson,選課者20以內,中間還會有退學者。所以David Patterson雖然名聲在外,但學成出師者並不多。

目前華人範圍內,受David Patterson直接指導的博士生有兩位,一位是OURS的創始人譚章熹,另一位則是當前任教於清華大學交叉資訊研究院的徐葳教授。

(徐葳教授的現任“老闆”是姚期智院士,也是唯一的圖靈獎華人得主^_^)

譚章熹博士畢業後,加入矽谷公司Pure Storage(NYSE:PSTG),成為該公司第一個晶片設計工程師。後來領導開發了產品Pure FlashBlade,並在2017年榮獲AI硬體領域的AIconics最佳創新獎,目前Tesla, 賓士F1賽車隊、 Riot Games等都在使用它。

同時,譚章熹在快閃記憶體和硬體加速器領域還擁有20多份專利,也是一款開源SPARC CPU(RAMP Gold)的發明人。

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 譚章熹

履歷足夠閃耀,但有過如此從0到1開發經歷後,譚章熹在2017年2月決定創業,以迎接更大的挑戰——或用伯克利的“範兒”來說,做點什麼改變世界。

於是譚章熹找到清華和伯克利的師弟林森,後者是加州大學伯克利分校電子工程博士,矽光和混合訊號設計專業高材生。在伯克利期間研發了世界上第一個直接用光互聯的微處理器晶片。

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 2005年教育部提名國家科學技術獎專案(清華譚章熹)

兩位清華-伯克利校友集結後,決定圍繞矽光、FMCW LiDAR和低功耗的AI處理器進行突破,核心是讓機器能夠智慧地以3D的方式感知世界。

當然,“OURS”(Optical Universal RISC Systems)也能集中反映他們的目標,其中的小插曲是公司名定名來自David Patterson,老教授對4字母名的公司頗有信心,而且迷信“R”能帶來好運——他的成功產品和公司,也都是這樣。

最新進展

2017年2月正式創立後,OURS以十人左右的團隊規模,完成了多方面進展,涉及技術、產品和融資:

技術方面,2017年5月完成8項LiDAR專利申請。

產品方面,樣機已經研製成功,並多次成功流片,涵蓋了兩大成果:1)OPA測試晶片成功流片;2)第一代FMCW LiDAR和低功耗的AI處理器原型FPGA驗證,即將流片。

產品完成流片同時,OURS也獲得了包括中國客戶在內的實地測試。

雖然未透露具體客戶,但有據可查的是,譚章熹曾與David Patterson教授到訪過長虹集團旗下公司。

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 David Patterson和譚章熹(右一和右二)

最後,資本方面,OURS在2017年6月完成了A輪次融資,股東名錄中涵蓋了創新工場、北極光創投和元禾控股。

OURS的市場目標是首先面向物聯網、機器人和無人機等領域打造感知解決方案。再主要針對汽車自動駕駛等市場。

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如果他們的FMCW LiDAR和低功耗的AI處理器一切順利,未來有可能將基於鐳射雷達的汽車自動駕駛現有感知方案成本,從數萬美元降低至數百美元,幅度接近99%。

不過現在,OURS最直接的任務是拿著初代產品回國,完成與更多客戶的聯合測試,實現更多場景更大規模的驗證。

總之,鐳射雷達和AI晶片賽道,又多了一個變數。

作者系網易新聞·網易號“各有態度”簽約作者


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