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AI 新创公司 Wave Computing 入主 MIPS芯片

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[商业智能 所属分类 商业智能 | 发布者 店小二05 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

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在 AI 计算领域备受关注的独角兽之一 Wave Computing 正式收购了命运多舛的 MIPS,该公司在今年初曾选择使用基于 MIPS 的 64 位架构来打造 AI 计算方案。


AI 新创公司 Wave Computing 入主 MIPS芯片

Wave Computing 的创始团队有不少是出自于 MIPS,收购 MIPS 除了感情因素外,更多原因是在于其对未来 AI 计算市场转变的趋势所做的准备,比如说云端转终端的 AI 计算未来将成为主流方向之一。


而 MIPS 在不少家用网通设备仍有一定的市场影响力,或许亦可依靠此收购决定来强化 Wave Computing 的终端 AI 大计,且结合 MIPS 的 IP 授权模式,未来也有可能推出包装 AI 计算能力的 IP 授权方案,让 Wave Computing 能够打入更底层芯片产业生态。


AI 新创公司 Wave Computing 入主 MIPS芯片

图|Wave Computing 收购 MIPS 的举动目标直指终端 AI 市场

Wave Computing 过去主打服务器等高效能 AI 加速设备,直接对手是 NVIDIA,但 NVIDIA 市场地位高不可攀,Wave Computing 即使有较好的理论性能仍难与之抗衡。但在结合 MIPS 之后,其目标市场将可扩大到终端 AI 市场,与英特尔、Arm 以及包含寒武纪等其他希望在终端 AI 能有发挥空间的技术与方案供应商会有相当高的重叠性,并将这些既有玩家产生一定的威胁。


不过,英特尔与 Arm 都各自有强大的产业生态支持,直接伤害较小,但仅能针对特定市场的 AI 方案供应商将受到较大影响,市场空间恐怕将会遭到压缩。

多运多舛的 MIPS

MIPS 架构是基于 RISC 的衍生架构之一,过去曾有一段不短的时间,与 Arm、X86 架构在各领域拥有相提并论的地位。作为 RISC 架构最成功的实践者之一,MIPS 在一些细节上采用了与原始 RISC 架构不同的概念,比如说 MIPS 架构极度简化流水线的设计,在寄存器的设计与使用上,则是采用添加大量寄存器的方式,并通过编译器的优化来使用这些寄存器,使其发挥较佳效能。

原始 RISC 架构则是通过寄存器视窗的概念,将不同寄存器分割成不同区块,编译器只能将寄存器用于全域或局部的不同规模变量中,在变量数量有限的状况下,其效率可达到非常高,但寄存器视窗本身相当消耗计算资源。

作为最初 RISC 架构的较佳改造者,MIPS 架构并广泛应用在游戏机、网络通信产品以及各种嵌入式设备中,过去也曾当作高效能计算架构使用到超算平台上。只不过后来 MIPS 经营不善,在架构改朝换代缓慢,且未能配合主流作业系统与设备生态优化潮流,最终被市场抛弃,而被英国 Imagination 公司收购。


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但 Imagination 未能扭转 MIPS 的命运,最终又转卖给 Tallwood MIPS Inc(硅谷创投公司 Tallwood 间接持有的公司),从美国公司变成英国公司,最终又回到美国手上,但不少关键专利已被 Arm 蚕食鲸吞。

为什么 Wave Computing 需要 MIPS?

虽然被 Arm 掠夺了不少 CPU 设计专利,导致 Arm 目前几乎无人可制衡的情况,但 MIPS 本身仍保有超过 350 项专利,这些专利也确保了未来如果要重新进入 CPU IP 授权市场,仍可确保自身产品不会被对手恶意攻击。


当然,对 Wave Computing 而言,服务器端的产品由于有 NVIDIA 这堵高墙存在,打得相当辛苦,若能将有性能优势的 AI 计算架构往更广的边缘甚至终端市场进行拓展,那么就有机会从底部生态建构往上打回高效能计算市场的基础,而 MIPS 的 CPU 架构正是被赋予这样的角色。

Wave Computing 的 DPU 是非常新鲜且年轻的架构,而 MIPS 则是极为成熟的计算方案,二者的结合,除了布局边缘计算外,也将可能带给市场一个完整的计算架构。就好像英特尔目前主推的 CPU 加 FPGA 的加速方案一样,对类似 NVIDIA 这种无法独立作业的计算产品而言,会有集成度以及成本的的优势,再加上优于 GPU 的 AI 加速性能表现,对拓展未来的市场空间将有明显的帮助。

当然,理论上 Wave Computing 也能寻求 RISV-V 或 Arm 的帮助来达到类似的目的,但前者缺乏完整的开发链与生态,后者昂贵的 IP 架构将增加成本上的负担,而便宜到不行的 MIPS、与公司创始人有很深的渊源,加上可为公司创造包含 IP 授权等新颖的经营模式,收购 MIPS 的动作也就显得理所当然了。


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