来源：雷克世界

概要：随着人工智能产业规模扩大，众多巨头和初创公司纷纷加入人工智能芯片领域。

随着人工智能产业规模扩大，众多巨头和初创公司纷纷加入人工智能芯片领域，今天来了解一家旨在开发低成本、低功耗、高性能的人工智能处理器的芯片公司——Gyrfalcon，2017年初在硅谷成立。创始人均为硅谷华人人工智能科学家和半导体芯片资深工程专家及企业家。首席执行官董琪是著名图像传感器专家，拥有二十多年国际半导体开发与生产管理经验，曾是美国OMINVISION公司初创管理团队成员，先后担任技术开发副总裁和市场拓展副总裁。

 

首席科学家杨林

首席科学家杨林是细胞神经网络(CNN)发明人，清华大学教授，中国数字电视传输标准核心技术发明人；先后曾获1989年美国IEEE最佳论文奖，2015年中国国家专利奖；拥有绅胞神经网络(CNN)等30多项美国和中国专利。他们将公司命名为”Gyrfalcon”，一种以飞行速度迅疾无伦著称的鸟，彰显了对产品卓越能效的信心。Gyrfalcon的使命是将“云+人工智能”的力量延展到本地设备上并使其获得更大的性能和效率。目前团队规模超过20人，包括7名博士和11名硕士。

总裁林建国

Gyrfalcon第一代人工智能处理器芯片——Lightspeeur 2801S 已于今年九月从TSMC下线，该芯片采用28nm工艺，拥有高达5.6 TOPS/Watt 的卓越能耗效率比，在人工智能边缘计算与数据中心机器学习领域相比市场上其他方案高出几个数量级。

Lightspeeur2801S侧重于边缘推理模式（Inference），Gyrfalcon认为这将在人工智能计算中占到很大比例，在未来，公司将考虑开发一款具备集成人工智能引擎和主机CPU的系统级芯片（SoC）。

 

Lightspeeur是基于Gyrfalcon自主APiM架构，该架构使用内存作为人工智能处理单元，能够消除在其他架构中的大量数据移动，极大降低功耗。这一架构支持真正的片上并行和原位计算，成功克服了由存储器带宽而导致的性能瓶颈。

Lightspeeur 2801S约有28000个并行计算核，不需要使用外部存储单元用于人工智能推断，在图像处理速度达140帧/秒时功耗小于0.3瓦，支持卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）等神经网络模型，其分布式内存块结构对CNN计算相当友好并且支持多层结构，每层的尺寸可以不同，内置模型压缩算法能够实现快速且低功耗的CNN计算。此外，Lightspeeur还同时支持Caffe、TensorFlow和MXNet等标准的开源深度学习系统。

 

Gyrfalcon还提供包含一站式设计、系统验证软硬件和其他工具在内的开发套件。截止目前，公司已将高速图像识别、像素级图像语义分割及图说、实时视频分析、语音识别和翻译、手写中文字识别，人体关键点检测，姿势及体态识别，等功能加载到这一套件中。

Gyrfalcon坚信其拥有比竞争对手领先至少一年的技术优势。核心团队表示，许多对手只是在模拟神经网络，而LightSpeeur则是基于研发团队过去30年对神经网络的研究，塑造了真正的数字神经网络电路。据悉，目前已有多家一线国际产业巨头在对LightSpeeur 2801S进行产业化设计，用于其包括AI服务器、手机、智能城市产品和监控摄像头等在内的多种应用中。

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