原作 James Morra 1
编译 Root
今年4月底，谷歌TPU核心团队的十个人里有8人离职创业，组建了新公司Groq。
近日Groq官网发布消息，打算在2018年发布第一代AI芯片产品。这款芯片对标英伟达的GPU，是专门为人工智能重新定制一款芯片。
官网资料显示，这款芯片的运算速度将可以达到400万亿次每秒，每瓦特能进行8万亿次的运算。而谷歌最新一代的TPU才达到每秒180万亿次运算，Groq芯片的性能将会是谷歌TPU的两倍多。
Groq的创始人兼CEO是Doug Wightman，CTO是Jonathan Ross，COO则是原赛灵思(Xilinx)的营销副总裁Krishna Rangasayee。之前，Groq获得了风险投资家Chamath Palihapitiya上千万美元的启动资金。
芯片工程师团队在Groq面临的研发压力，不亚于在谷歌工作的时候。研发第一代TPU时，他们用了14个月的时间。第二代TPU，研发耗时缩短至一年，就在Google I/O开发者大会上发布了。现在他们新的挑战，是要在新公司成立不到两年的时间里，发布新一代芯片产品。
不仅在和英伟达、谷歌的数据科学家抢赛道，Groq也在对标英特尔。英特尔上个月刚宣布，打算在年底发布一款专为训练神经网络设计的每秒运算55万亿次的定制处理器。
每一家芯片公司都对标英伟达，使得深度学习硬件的市场竞争进入白热化阶段。这周一，英伟达宣称，大部分的主要服务器制造商和云计算公司都在使用Volta架构的GPU。
英伟达发布Volta架构，是为了加快机器学习程序运行速度，比上一代有更好的表现。和竞争对手一样，英伟达发布这个架构，是为了那些低精度不需要高运算能力和储存能力的任务，比如自动驾驶汽车、检测皮肤病的算法等等。在Volta架构下的GPU里，有几百个Tensor Core，运算速度可达到120万亿每秒。
“这些改动的成本特别昂贵，我们在Volta架构上已经投入了30亿美金，”英伟达CEO黄仁勋提到。在过去的十年里，我们的竞争对手不断地在融资，不再把资本拒之门外，这么做都是为了缩小和我们的差距。
Wave Computing凭借粗粒度可重构阵列（CGRA：Coarse Grained Reconfigurable Array）想要融资6000万美元。CGRA，是类似于FPGAs编程芯片和ASICs定制芯片的混合体。另外据福布斯报道，估值8.6亿的Cerebras就已经融到了1.12亿美金。
Graphcore也在前两天拿到了红杉的5000万美元投资。上个月，他们家刚提出了IPU的基准，在训练和推断任务的处理速度上已经比英伟达上代Pascal架构显卡的快十倍到百倍。
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