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英国ladbrokes:后摩智能:创业仅一年点亮存算一体大算力芯片

 发布时间:2022-09-10 16:46:46 来源:英国ladbrokes网址 作者:英国ladbrokes官网

  这是后摩智能创始人兼CEO吴强创业一年多以来,最深刻的感悟之一。这家公司从2020年底开始创办,瞄准了AI技术广泛应用下,最核心的大算力芯片。

  理论上,这是一个巨头搏杀的领域。以占据了AI芯片市场90%以上份额的GPU芯片为例,Jon Peddie Research(JPR)报告显示,仅英伟达一家在去年第四季度的出货量,就达到了整个市场的81%。而在GPU之外的ASIC和FPGA芯片领域中,英特尔、谷歌也是市场中的主要玩家。

  如何在巨头竞争的市场中具有生存和竞争的实力?后摩智能团队从创立之初就在思考这个问题,答案指向了一条没有人涉足过的道路存算一体架构。

  和传统计算芯片架构相比,存算一体芯片通过整合计算单元和存储单元,优化了数据传输路径。这让新架构突破了现代计算机技术中,冯诺伊曼架构的存储墙和能效墙的瓶颈,在提高芯片算力天花板、缩短系统响应时间的同时,也在能效比上带来了数量级的提升。

  更关键的是,由于无需依赖先进制程工艺和封装技术,存算一体芯片的制造成本,能够降低到采用先进工艺制程芯片的大约三分之一。对于在全球地缘政治影响下的中国半导体行业,采用新架构无疑具有重要的战略意义。

  吴强毕业于美国普林斯顿大学,早前是AMD GPGPU/OpenCL创始团队核心成员,曾任Facebook总部资深科学家,也曾在国内独角兽芯片公司担任过CTO。近20年硅谷及国内从业经验,使得他能够迅速组织起一支硕博占比70%以上,成员具有来自英伟达、德州仪器、AMD、英特尔、华为海思,地平线等知名芯片企业背景的豪华团队。

  天时地利人和齐聚,后摩智能在天使轮便受到了红杉中国、经纬创投、联想创投等头部机构的支持。完成天使轮融资后仅数月,团队又收到了来自启明创投等机构的3亿元人民币Pre-A轮融资。今年初,后摩智能再次完成一轮数亿元人民币的融资。

  唯一的问题在于,这是一个相对前沿的领域。在吴强组建起后摩智能团队前,大部分技术成果都还停留在学术领域。

  从学术成果到产品转化需要不懈的努力和突破。创业邦从团队获悉,公司去年完成了首颗芯片流片,该芯片于近期已成功点亮并跑通主流智能驾驶算法,是业内将存算一体技术用于大算力芯片设计并成功点亮的首个案例。

  生存对创业公司至关重要。这可以解释为何后摩智能团队能在短时间内,迅速将科研成果落地成为实际可用的产品。但科研和工程思维不同,在二者之间平衡,是吴强和创业伙伴们需要面对的主要挑战。

  近日,创业邦专访吴强,探讨前沿硬科技创业过程中,对打造高效研发团队的心得体会。虽然话题离不开组织架构、团队文化,但吴强最深刻的感悟,还是开头的那一句。

  吴强:主要是团队建设,公司从0开始,组建了一支横跨学术界和工程界的团队,吸引了很多牛人加入公司。除此之外,团队成员的在文化上能够融合,这在组织能力建设方面是非常重要的。

  吴强:到今年4月份,已经发展到有100多人了。我们公司2020年年底注册,2021年初才开始真正运营,当时团队只有几个人。

  吴强:主要是研发团队。大算力芯片技术含量很高,具体的研发工作又分了几层,很复杂,需要比较强大的研发力量。

  首先我们需要的是存储和存算相关的人才,这样的人才需求是很多用传统方式做AI芯片的公司所没有的。拥有一支比较豪华的存储和存算团队,算是我们公司的一个特色。

  除此之外我们也需要AI芯片设计人才,培养AI芯片团队。国内AI芯片行业里,核心IP设计人才不是特别多,大部分国内芯片设计团队还是针对机器人领域,做集成化的SoC。但存算一体芯片是非传统架构的新技术,不能简单地集成,就要求我们拥有自主核心知识产权。

  吴强:团队刚组建的时候,主要成员都是学术背景,因为需要很强的原创科研能力。同时做大芯片,也需要在人工智能、车规级芯片等方面有很强的工程能力。但最初的团队,还是以具有存算一体领域原创科研能力的人为主。

  初创团队成员本身都是非常稀缺的人才。没有他们,后摩智能是不可能诞生的。毕竟我们是一家将新兴技术作为立命之本的芯片公司。但科研能力只代表了团队有创新的可能,公司还是需要逐渐变得更强。

  大芯片是非常系统化的工程,需要团队不仅掌握AI技术、SoC集成、IP设计方面的能力,还要能够将这些能力转化成为软件、应用、算法等形式的解决方案。

  在这之后,我们还需要形成可以落地的产品,自然也需要能够研判产品需求、定义产品、开拓市场的人才。

  总而言之,只有一支立体的团队,才有可能将创新的技术优势,转化成具有产品优势的实用产品。

  想要做出对的产品,首先要做正确的事情。所以我们团队在很早的时候,就吸纳了一批资深的产品专家,确保我们在能做对的产品前提下,能够正确地做事,通过技术手段把大算力存算一体芯片真正实现出来。

  吴强:我之前的职业生涯中,恰好和工业界、学术界都有交集。有了想法之后,我发现这种交集是稀缺资源。

  因为想要把存算一体芯片做出来,不只是找到一个人就能解决的事情,而是要找一系列的人。比如有人做架构,有人做电路,有人做工艺各个环节都要有人,才能做成。

  在最核心的技术方面,我们找到了国内做存算技术最强的年轻一辈,和他们沟通,邀请他们进入团队。与此同时,我在半导体行业有20年的工作经历,自己也是做大算力芯片出身,有资源把工程团队组织起来。

  创业邦:研发和工程是非常不同的两种工作思路,后摩是怎样协调两支团队工作的?

  吴强:我自己就是拥有学术背景和工业背景的。科研、工程人员都有接触,也理解他们的想法,能起到桥梁的作用。

  协调二者的工作,需要定一个基调。后摩智能就很明确:我们不是大学,不是科研机构,是一家公司,生存是第一要务。

  但我们做的事情又和先进技术相关,是走在技术前沿的公司。这就要求我们一定要掌握最前沿的技术,甚至还要比同行领先半步。

  这个基调从一开始就要和所有人同步,把大家的思想统一起来。在此之后,才会落实到具体的事情上来。

  比如对于工程师,我们鼓励他们在工程领域之外,也能了解下最新的技术。用一些方法在团队内部形成这种氛围。

  比如英伟达GTC大会结束后,我们就请一位同事来组织讨论英伟达的一些新技术和新产品,分析设计,这场讨论有50多个同事参加。

  而对于科研团队,也要意识到研发需要能够转化成为产品,对公司有所贡献。因为有些创新适合在学校的环境里做。领先行业一步或者两步,特别前沿的技术,其实不适合创业公司。

  所以从研发立项开始,我们就会关注产品落地的可能性。前沿技术的研发可以失败,但如果完全没有产品落地可能的话,那么对不起,这件事情可能不适合我们来做。

  吴强:对。比如有的研发人员更愿意发表文章,而不是做一些实际性的研究,那这种人可能就不适合在公司里发展了。从公司角度出发,我们不希望只看到SCI文章,更希望这些文章能变成真正的产品。

  从理论到产品的过程会耗费大量精力。学术研究不用考虑良品率、修复等等问题,但做产品必须要考虑到如何量产,怎么测试。

  有产品意识,看到自己的成果真正地产品化后,会有成就感,这才是适合在公司发展的研发人员。在后摩,只要研究成果能够转化成为产品,我们是鼓励同事们去发表SCI文章,研究指标领先业内同行数代的技术的。

  吴超:这是必须的。而且在统一思想之后,科研团队和工程团队相处也不会有太多矛盾。

  我一直都把创业公司比喻成一个球队。一个好的球队,需要有好的前锋、好的中场、好的后卫,也需要好的守门员每个位置都需要有明星式的人物。

  公司团队里最核心团队,其实也是各个位置上的明星。CEO是这支球队的队长,是协商解决问题的召集人。虽然我有最终表决权,但一般情况下都会尊重大家的意见。

  打个比方,假如中场出现了问题,那我们就以中场球星的意见为主,相信他的判断,尽可能实现他的观点。

  当然这个过程中也会有争论,这时最核心的团队会详细讨论,然后大家一起投票表决。只不过在表决的过程里,相关负责人的权重会比较重一些。

  吴强:对的。某种意义上这是一个委员会,大家都有权利评论和参与,但具体情况不同,最后大家的表决权也不太一样。

  吴强:从我的层面来看,沟通最多的其实还是产品定义是什么。围绕产品定义的讨论和沟通很重要,因为它决定了公司的大方向。

  这样的沟通,参与者往往有二三十号人,要花两天的时间来一起讨论。大家可以有争论,但最终还是要形成公司层面的决定。沟通过后,不管原来的观点是什么,大家都会往决定的方向努力,大方向不会再变。

  当然这是从我的层面来组织的沟通。大方向定下来之后,更具体的讨论,就是局部的团队来讨论了。在细节上大家会有分歧,会有争论,但我觉得这些争论都是小范围内的事情,用小范围的委员会机制来决策就好了。

  所以团队在沟通方面,其实没有花那么多时间,因为我们大部分人还是信任核心人员的。前锋怎么踢,我们相信前锋位置上的明星。

  比如公司成立半年之后,我们就做了一次小的流片。之后还做过中型和大型的流片。

  用小规模的战斗来磨合团队,我觉得这是最好的办法。因为在磨合的过程中会发现各种问题。这样的磨合也是团队扩大规模的过程中所需要的。

  除了一起做事,每个项目完成后,无论大小我们都会总结复盘,在这个过程里,决策机制也就随着团队的成长沉淀下来了。

  但机制只是方法层面的东西。团队能够摸索出来机制,还是有前提的:人很重要。

  后摩智能创业的一年多的时间里,我花了很多经历在招聘上面。创业公司应该吸纳怎样的人加入,是非常重要的。特别是大家是不是有相同的价值观,是不是在理念上相符。这样团队才能顺利磨合。

  吴强:首先我希望对方是一个对技术有追求,正直纯正,更看重长期回报,能够做事的人。性格方面也会倾向于有闯劲、有团队精神的人。

  在后摩团队,我们特别喜欢用“味道”这个词来形容大家是不是契合。这种“味道”也是团队慢慢总结出来的:气味相投的同事,往往也能在公司中发展得比较好。

  吴强:创业能够走下去,吸引什么样的人加入是关键。芯片行业现在比较火,有些浮躁,会有人因为追逐金钱和短期利益加入这个行业。这样的人自然也会因为钱和利益做出损害团队的事情。

  相反,因为热爱先进技术,看好公司长期发展,对短期内的收益不是那么在意而加入后摩的人,反而会迅速成长,挑起大梁。

  这也是我的创业心得:沟通机制、团队文化等等还是停留在“术”的层面上,而创业的关键,还是把志同道合的人汇集起来。

  吴强:如果按照上面的标准来找人,最起码会花其他人招聘的2-3倍时间。因为符合这样标准的候选者,在整体人群中差不多只有三分之一。所以在过去一两年里,我在寻找合适的团队成员上花了很多时间。

  吴强:对于公司里最核心的岗位,还是这样,因为这些同事是公司的骨架。除此之外的岗位,可能没有办法每一个都这么细致地考察了。而且100多人的规模,这样做也不太现实。关键还是公司的框架在。

  吴强:我们自己做的存算一体大算力芯片就是。在此之前业内没有过将它产品化的尝试,这本身就是对团队的挑战。

  在这个过程里,要研发自己的IP,要尝试新的工程化手段,有很多事情我们是无从借鉴的。而且时间也很紧迫,工作强度和技术难度的挑战都很大。

  团队核心的重要性在这里就体现出来了。我们所有的干部都是有担当的,遇到问题自己带头解决;而且团队也有互相补位的意识,很像球队,中层干部除了自己的事情之外,也会帮助完成一些其他工作。

  这就又回到我为什么说人很重要的感受上了。我们做的事情是业内最领先的,不是跟在别人后面,是没人做过的。后摩团队很可爱,也很可敬的一点就是对技术有追求,很在意自己有没有从挑战中收获成长。

  吴强:此前,存算一体芯片更多被用在小算力领域,而我们是第一个将这种技术用到了智能驾驶等大算力场景中,并且在产品化和商业化方面都作出了探索和拓展。

  从技术角度来讲,存算一体技术取得了突破,证明了这种架构是可以用在大算力上的,这在业内是件好事。而对国家而言,也需要自主研发的大算力芯片技术。

  吴强:传统芯片架构是以逻辑单元为核心进行计算的。存算一体架构的设计围绕数据的存储和调取展开。以数据为核心的AI计算就非常适合采用这种架构。它能解决AI芯片计算的根本问题,例如存储、功耗等等。同时也是最接近商业化落地的技术方向。

  吴强:一方面最初的存算一体技术不适合大算力。当时相关领域采用的存储介质基于NOR Flash。这种介质不仅读写性能差,擦写次数也比较少。

  因为这些问题,早期的存算一体芯片只能进行一些串联操作,没有办法把中间结果存储下来用于并行计算,只能用在小算力场景里。

  2017年左右出现了新型的存储介质,有很强的读写能力,可擦写性能又非常好,能够利用中间结果做并行计算。这种新技术的出现,让存算一体架构有了进行大算力计算的可能。

  此外,存算技术的人才储备多在学术界。但大算力芯片是非常复杂的工程。除了学术能力外,团队还要有很强的工程能力,考虑如何量产等问题。工程能力不足,也是这种技术没有应用到大算力领域中的原因之一。

  创业邦:英伟达、AMD这些巨头已经在大算力领域占据主导地位了,为什么还要创业做这件事?

  芯片有很强的技术壁垒,创业公司从中抓住机遇很难。我之前在美国读书和工作了近20年时间,看到能够做这件事情的,都是英伟达、AMD这样的巨头。

  因为地缘因素,中国芯片行业被“卡脖子”后,国家对大芯片的需求迫切,无论是政策,还是资本,都在鼓励大家在这个方向上努力。当时我们判断,这是一个适合布局的历史机遇,无论从国家战略,还是从商业价值上看,中国都有机会从中诞生芯片巨头。

  然后是怎么做的问题。机会虽然存在,但还是要思考怎样做才能达到最大的成功率。我们当时的想法很清晰:既然很难正面挑战英伟达这种巨头,那就采用新的技术、新的手段来另辟蹊径。只有这样才有可能弯道超车。

  吴强:把产品方向定义下来。虽然技术大方向有:做存算一体,做大算力,做AI芯片。但在这个大方向下,我们具体要做的事情是什么?还是要细化下来。

  细化工作其实就是研判产品的应用场景。即便是AI芯片,应用场景也有很多:安防、AIoT、智能驾驶创业公司总要聚焦,选择场景切入。

  我们最后选择是“先边后云”:先从边缘计算入手,再做云端AI算力。落地到智能驾驶、泛机器人的细分赛道上去。

  吴强:主要是三个方面的思考:首先是看市场空间是否足够大,其次看巨头在这个领域里的壁垒深不深,最后看存算一体芯片的优势能否发挥出来。

  比如市场空间,AIoT的市场空间也很大,但它碎片化程度高,单独到某一个细分方向上空间就很小了。安防也是这样:两家公司就占了80%、90%的市场份额。

  智能驾驶、云端的市场规模都很大。为什么要“先边后云”?是因为巨头在云端的壁垒太深厚了。英伟达从2006年开始就在云端耕耘,到现在接近20年,很难突破。但在车端计算方面,他们是从2018年才开始进入,目前的投入远不如云端大。

  而且存算一体芯片在能满足大算力计算要求的同时,又有很高的性能功耗比在通过电池供能的场景里这是更明显的优势。所以基于这三个原则,我们选择了在智能驾驶、泛机器人的赛道上发展。

  吴强:还是比较顺利的。很多投资人对我们做的事情,我们的思路是认可的。早期投资更多关注潜在发展空间有多大,而大算力芯片本身就是一个天花板很高,空间很大的事情。

  大家也认可我们另辟蹊径的思路。用传统技术来做国产替代是值得支持的,但不应该所有人都是这条路径,还是要寻求一些新的东西。当然我们的路线会有一些风险,毕竟是新的东西。

  不过存算一体大算力芯片一旦做成,就是具有国际竞争力的东西。因为它不是模仿别人的成果,在市场有差异化优势,同时也在国际市场上具有先进性。除此之外,投资人也认可后摩团队在国内存算领域的实力,觉得新技术有可能成功,值得尝试。

  创业邦:公司从天使轮开始,就拿到了红杉、经纬、联想创投的投资。之后又完成了3亿元Pre-A轮融资,今年初又有一轮数亿规模的Pre-A+。

  吴强:天使轮的时候可能还只是投资人认可我们讲故事的逻辑。后面我们取得了一些具体的进展,就让更多的人觉得这条路径更具象,可能性更大了。

  吴强:我们希望通过芯片的量产, 让公司进入商业落地阶段。所以为商业化落地做准备会是今年的重点工作之一,包括拓展种子客户,和战略合作伙伴。

  包括我在内,这些工作目前是核心团队在做。但打造商业化团队,已经在公司的计划中了。

  压力方面还好,创业之前我就有过创业公司参与经历,近距离见证创业公司从小做大的过程;之前在英特尔、AMD、Facebook等巨头的同事也有不少在创业,见到了很多起起伏伏。

  提高认知的途径里,一方面是和朋友多交流,另外投资人也会提供很好的投后服务。在这里我很感谢他们,给创业者提供了很好的支持,我的很多成长,都是从中得到的。

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