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中科加禾宣布完成数千万元种子轮融资

2023-08-15 11:23:08   来源:BV百度风投  作者: 

摘要:8月14日,国产人工智能软件基础设施中科加禾宣布完成数千万元种子轮融资,由BV百度风投领投,本轮融资资金计划用于产品研发和公司运营。

8月14日,国产人工智能软件基础设施中科加禾宣布完成数千万元种子轮融资,由BV百度风投领投,本轮融资资金计划用于产品研发和公司运营。


中科加禾成立于2023年,聚焦编译技术,为跨越生态鸿沟实现国产算力及大模型的应用落地、为使能国产芯片服务我国人工智能产业的快速发展,着力打造通用化、低成本、高性能的基础软件工具链。公司的愿景是,通过搭载中科加禾工具软件包,让每颗国产芯片/英伟达受限版芯片(以A800和H800为代表的功能受限芯片)都能融入生态,在大模型时代定义编译层通用国产基础软件生态标准。


作为本轮融资的领投方,BV百度风投董事总经理刘水表示,当下AI的应用和创新席卷全球,底层芯片是AI发展的基础设施,编译器作为底层芯片和上层系统与软件的接口,也是未来异构计算生态中和实现芯片国产替代的重要一环。BV百度风投一直专注于在人工智能领域的布局和探索,中科加禾创始人崔慧敏博士及其团队来自业内顶尖的实验室,在编译器领域有着较高的技术壁垒和丰富的实践经验,我们相信中科加禾将会在基础软件国产化方面取得成功,加速我国人工智能产业的变革。未来,BV百度风投也将从资本和产业等各方面助力中科加禾加快技术创新与商业化进程。


专家团队领衔,曾主持多款头部芯片的编译器研发工作


中科加禾致力于打造AI 2.0时代全栈国产基础软件工具链。领衔专家团队具备20年以上的编译器开发经验,以中科院计算所作为技术源头,主持或参与研发过包括龙芯、神威、寒武纪、华为昇腾等多款芯片的编译器。


中科加禾创始人崔慧敏博士是中科院计算所编译团队负责人。由于编译研究对芯片的依赖,导致国内编译技术人才培养团队稀少。得益于中科院计算所在芯片方向的长期部署和持续研发,计算所编译团队能够长期保有近100人,在编译方向形成了深厚的技术积累。


承袭中科院计算所传统技术优势和积淀,中科加禾打造国产芯片编译使能工具链,赋能人工智能产业


中科加禾以编译技术为核心,构建人工智能全栈工具链软件,涵盖编程框架、分布式计算、运行时系统、算法等方面。目前,公司已明确两条核心产品线:一是大模型推理优化工具,通过编译优化能力,在国产算力芯片上获得对标Faster Transformer的运行性能;二是CUDA兼容编译器,以编译虚拟指令集为底层核心,面向国产芯片解决包括算子自动翻译、对齐、优化等CUDA兼容难题,从而为各类型客户提供跨品牌、跨型号的标准化 AI 软件底座,以及连同硬件设备在内的一体化 AI 算力解决方案。


中科加禾专注的编译器开发领域,技术壁垒极高,工程量大、编译优化难,需精通体系结构、编译原理及操作系统等多领域知识,并具备完整的芯片编译器实践经验,才能实现产品化。而这正是中科加禾创始团队在中科院计算所长期积累的关键技术优势。中科加禾本轮投资方聚集了寒武纪、晨山资本、天创资本等中科系企业与其机构投资者。此外,本轮融资领投方BV百度风投深耕人工智能领域投资多年,具备丰富的产业生态资源和强大的生态聚合优势,未来也将给予中科加禾全面的增长和发展助力。


同时,公司依托本轮投资者,以点带面,聚合关键芯片厂商、硬件集成商、云/数据中心厂商,快速形成技术生态。目前,中科加禾已和国内头部AI算力芯片和硬件设备厂商展开合作并开始产品研发。


差异化优势显著,中科加禾牢牢把握AI 2.0时代结构性机遇


当前,人工智能软硬件生态全方位围绕英伟达构建,依赖性很强。在大算力时代+国际形势不确定性增强的今天,算力生态国产化及大模型落地均存在巨大挑战。算力硬件层面,国产算力碎片化及软件生态不完善,导致用户使用成本居高不下,芯片的可用性较低。AI应用层面,算力需求激增和垂直应用分化,对硬件侧性能迭代和软件的整体优化都提出了更迫切、更严苛的要求;同时,算子的碎片化、长尾化也暴露了芯片厂商在相应的支持能力方面存在短板。


人工智能产业从最早期的「make it work」时代,在大模型和大算力的加持下来到了「make it perform」时代。如何降低综合落地成本,进入「make it cheap」时代,是AI产业下一个结构性机遇。在我国AI环境下叠加的全国产化需求,更拓展了新一代AI工具链软件的想象空间。


近年来,国家高度重视国产基础软件自主可控与操作系统统一生态的建设,十四五规划明确将“自主可控”列为制造强国战略的必要要求。在国家政策支持鼓励系统软件自主化的今天,中科加禾聚焦编译技术的算力解决方案,定位于通用化、低成本、高性能的基础软件工具链,在国产芯片产业生态体系中补齐重要一环。工具链不仅处于高速发展的潜力赛道,具有很高的技术门槛,而且相比模型、算力和上层AI应用相对激烈的竞争态势,其相对处于非红海状态。


随着未来大模型和国产算力硬件的持续发展迭代,中科加禾的使能工具链方案,必将在降低模型落地成本和硬件应用难度方面,显现极高的稀缺价值,成为AI产业链中的关键卡位者。




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