与GPU能效齐平，低功耗AI公司的转型

电子发烧友网报道（文/周凯扬）随着LLM在内的AI模型从规模和计算复杂性上成倍增加，与数年前相比，训练优秀AI模型的成本已经上升到了一个新的高度。从最近不断溢价、缺货抢货的GPU市场也可以看出，硬件成本已经成了AI发展的最大瓶颈。

为了训练高质量的AI模型，堆硬件数量几乎是避无可避的。为此，越来越多的AI芯片厂商看到了这个缺口，力求以自己的高性能硬件产品来填补竞品造成的缺口。甚至不少此前专注在低功耗/边缘AI计算的半导体公司，也计划冲击着更高的算力。

Leapmind

Leapmind是一家来自日本的边缘AI公司，其主要产品为超低功耗的AI推理加速器IP，Efficiera。Efficiera专门针对FPGA和ASIC/ASSP设备上的CNN推理计算进行了优化，仅需极小的面积和功耗就能实现优异的算力，所以很适合集成在边缘设备中。

虽然主打超低功耗，但Efficiera的性能表现却一点都不差，根据Leapmind的综合测试，在7nm工艺和533MHz的主频下，Efficiera可以实现107.8TOPS/W的能效表现。加上Efficiera对CNN的优化，使其非常适合用于图像识别类的应用，比如AR/VR、智能相机等。据Leapmind透露，他们已经在台积电28nm和12nm上用此IP完成了数个SoC开发项目。

不过，Leapmind的野心并没有止步于此，他们同样看中了LLM大模型市场，计划开发一款新的AI芯片来解决性能瓶颈问题。Leapmind指出，新的AI芯片将专注于AI模型训练和推理，目标性能是2PFLOPS，且旨在实现与同等性能GPU 10倍差距的性价比。

这一AI芯片的特点包括，与Efficiera一样，强调低精度计算下的性能表现，比如FP8等，从而减少所需的晶体管数量，也减少DRAM的带宽压力。同时Leapmind也会开源相关的驱动程序和编译器，毕竟开发AI模型所需的软件栈绝对不是Leapmind这个体量的公司能解决的问题。

Mythic

数字AI芯片的竞争或许异常激烈，但模拟AI芯片却是Mythic的主战场。他们打造的模拟矩阵处理器M1076芯片，可以实现单芯片25TOPS的性能，标准功耗却只有3W到4W左右。

其模拟存内计算架构利用高密度的模拟内存来片上存储神经网络，而不是像数据芯片一样需要片外数据交换，这种架构为其提供了远低于数字芯片的功耗和延迟，为此更适合用于图像传感类的应用，比如物体识别等。

不过M1076的推出似乎并没有给这家公司带来足够的客户和利润，哪怕他们甚至打入了洛克希德马丁的供应链。从去年底开始，就有报道称Mythic已经耗尽资金，无力进行下一代模拟存内计算架构的研发。直到今年3月，现有投资者和Catapult Ventures等新投资者为其再度注入了1300万美元的资金，才将其从危机中挽救回来。

获得新一轮融资后的Mythic的目标仍是做边缘端的AI计算，但他们已经准备好对标桌面级GPU的算力表现了，为AR头显等算力需求持续拔高的机器视觉应用提供硬件支持。Mythic表示，新的M2000将进一步降低大小、功耗和成本，同时具备部署高性能机器视觉的能力，进一步扩大应用领域。

写在最后

其实对于多数AI初创芯片公司来说，虽然竞争对手数量庞大，但低功耗AI芯片仍是一个相对更容易入局的市场。反倒是到了与GPU拼性能的时候，他们的竞争对手往往变成了GPU大厂或云服务厂商，所以必须得具备独一无二的特性和足够高的性价比，才能吸引到客户以及投资。但这也恰好证明了多数AI芯片的扩展性，同样的架构在边缘AI芯片上实现后，也能广泛用于更大规模的高性能AI芯片上，但他们的差异化战略能否一并成功延续过来，仍需要接受局面完全不同的市场考验。