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被迫创业,他们却坚定要把 FPGA AI 应用加速服务做成产业化

本文作者:王金许 2017-11-22 17:40
导语:“创业这条路值得一试,继续跟随樊平,All in。”

2016 年 5 月,由于陷入经营困境,某国产 FPGA 芯片厂商面临“倒闭”的消息在业内传得沸沸扬扬。作为这场风波的直接受害者,从 3 月份开始,员工就被该公司拖欠薪水。

在欠薪的 2 个多月里,这家风雨飘摇的企业内部人心惶惶,员工们开始纷纷离职。即便如此,依然有 50 多名核心员工坚守岗位,他们正为原本计划下半年推出的新产品做着准备。 

技术总监樊平领导的一支研发小团队是其中一份子,他们负责芯片架构和编译器,依然不停在电脑上敲着代码。

这是一个有一致向心力的团队,他们信任樊平,在他还没有发出解散号令之前,没有人提前离开,尽管任何人有随时离开的自由。在心底,包括樊平在内的大多数人,多少还坚信这家公司不会那么快倒下。 

毕竟,这家已成立十多年的企业曾获国家资金的支持。在 2014 年,它承接了国家科技重大专项 FPGA 研发与产业化应用项目,总预算约 4.5 亿元。 

它曾有过的短暂辉煌期,成了支撑他们守在最后的一根稻草。

“我们原来做得还不错,社会形象都挺好,也还挺红火的,”樊平顿了一下说,“至少从表面上看是这样。”

事与愿违,他们的坚持就像该企业一样做着垂死挣扎。“士气很低落,”樊平对雷锋网回忆,“当我们发现,(公司)确实不行了,到该走的时候,我跟大家讲了一下我的想法,希望大家还能走在一起。”

这个想法就是一起创业,樊平在 FPGA 这个行业干了十多年,从未想过有一天会选择创业,但他觉得他们应该把在国内 FPGA 领域的积累延续下去,而且相信他们能做成,如果团队就地解散未免可惜。

没想过创业的还有团队成员,每个人或许都有不同的未来规划,但在樊平与团队成员沟通了上述想法之后,最终结果是:这条路值得一试,继续跟随樊平,All in。

2016 年 6 月,深维科技应运而生。 

被迫创业,他们却坚定要把 FPGA AI 应用加速服务做成产业化

不做芯片

如果不是事先确认深维科技的坐落地,你会疑惑办公区为什么会选在一栋住宅楼里。但实际上,他们不过是这栋楼里所驻扎创业队伍中的其中一支而已。

深维科技的 10 人队伍虽然都是原班人马,且围绕 FPGA,但他们并不做芯片,而是其中的一条路——FPGA 的 AI 应用开发。

AI 是如此宽泛,而创业公司最需要的是专注,于是,他们率先瞄准了用 FPGA 加速智能视觉和视频应用,做具体应用场景到完整技术方案之间的桥梁。

不同于英特尔、赛灵思这些做芯片的上游厂商,樊平向雷锋网介绍说,他们更像是磨面粉的,而深维则提供成品面包,“我们是产业链往下游走的”。

从芯片市场看,主流趋势倾向于采用 GPU、ASIC 芯片,但实际上这两类芯片自身的硬伤短期内还无法彻底解决,比如 GPU 的功耗高、实时性差,而 ASIC 的开发成本过高等问题,使得它们无法投入大规模应用。FPGA 的低功耗、可编程灵活性高、开发周期短等优势则成为了诸多巨头企业的首选,IBM、微软、AWS 等超级云计算数据中心大多采用的是 FPGA 服务器。

在樊平看来,数据中心的 FPGA 规模随着摩尔定律的变化,在未来它的容量可以做很大,“里面可以塞很复杂的算法”。但当下硬件开发的效率较低,比如,基于 RTL 编程复杂低效,编译时间漫长且调试困难;硬件系统设计复杂,异构计算体系复杂且需要定制软件栈。 

做面包的深维科技使用的是高层次逻辑设计工具:针对开发环节,提供行业专用开发工具、专用高效开发语言以及专用调试工具;针对硬件系统设计,提供标准化专用系统设计工具等,从而使之成为一个“成品”,以此提升 AI 计算性能,降低 AI 部署成本,提高用户开发效率。

不过,在这个行业里,真正懂得这项技术的人或许不多,而且就算有其他公司看到了其中的价值,樊平认为很多人仅会从方法角度做算法上或硬件层面的尝试,“只会把它当做普通工具,而没有看到其中的实质价值。”

在提供 FPGA AI 应用加速服务上,Xilinx、Intel(Altera)作为芯片厂商自身也会提供相关的工具,国内 AI 芯片创业公司包括深鉴科技、地平线等也都在致力于提升计算能力。

相较而言,深维科技则站在对整个业务形态会带来质变的产业化角度考虑,“把核心效率反馈到极致,而不是说试一试而已”。

这类技术却还未被业内普遍接受,但如樊平所言,这或许也是他们利用技术红利迅速切入市场的机会。

押注智能视觉与视频

樊平对团队所走方向的坚定程度,用了“赌”字形容。而近期解决 4K 高清视频编码,以及解决服务器端 FPGA 云应用的开发项目是这场赌局的一部分押注筹码。 

总体而言,他们的产品体系包括云侧产品和端侧产品。“云” 侧产品有软硬一体机、算法与加速卡以及 SaaS 云服务,可对诸如爱奇艺等视频内容企业进行视频图像结构化信息提取,“云”侧是他们的重心。

“端” 侧产品包括智能摄像机、智能视觉与视频前端模组等。经过 2 个月的攻关,深维团队基于 FPGA 方案完成了具备行人监测、目标跟踪、人脸检测、人脸识别的智能摄像机原型系统 Insight。

旷视首席科学家孙剑曾告诉雷锋网,他们在做可编程的 FPGA 芯片,并发布了一款基于 FPGA 的智能相机。

樊平评价称,FPGA 有诸多型号,芯片厂商赢得市场的决胜因素在于能否提升效率、快速修改算法紧跟着市场需求。深维在此的意义是,它可以优化 FPGA,做出编译器、架构设计,以此加快芯片迭代周期。“我们一直在考虑如何把应用更有效的放到 FPGA 上,这是最核心的一个问题。”樊平说。     

深维科技团队近期专注的两个项目可以具体化说明这一点。一个是与北大数字媒体所合作做 4K 高清视频编码服务器:将之前用传统 CPU 的 X86 服务器做支撑 4K 视频压缩的方式,改用 FPGA 加 X86 的计算系统去解决,这样就可以迎合整个广电系统升级需求。该项目预计在年底会发布一个版本。 

另一个是与百度合作做图片转码,“我们一般收到几百 K 的 JPG 格式图片,高清的有 1M、2M 甚至 5M,但我们可以让它快速转换为几十 K 大小的图片,这样可以省掉用户流量费。还有一个好处是在一张图片转换的时候,依然可以接收到其他图片。”   

尽管专注于智能视觉和视频这一个领域,但樊平并不掩饰对某些创业公司一开始就做平台的羡慕,他坦陈也是因为深维资源有限。长远来看,他们的目标是面向 FPGA 通用开发平台发展。

FPGA 只是基础方向

FPGA 芯片虽然占据了市场上的大部分市场份额,但行业发展的未来很可能在 ASIC、或者 GPU 芯片。做 AI 芯片的异构智能创始人吴韧曾直言,“FPGA 只是一种临时解决方案,甚至是一种过时的做法。”

作为利益相关方,可以理解其过于绝对的语气,但这种趋势终归不可避免。那如果若干年过后,FPGA 真的成为一种过时产品,深维科技现在所做的一切是否也会成为历史?

这个问题忽略了他们要做的平台本质上并不排斥任何其他芯片,目前选择 FPGA 只是因为其巨大的价值空间没有被充分挖掘,“只要我们这个系统能体现出更大价值和优势,就可以做这个事情,一点问题都没有,”樊平回应说,“FPGA 只是我们的基础方向。”

短期来看,樊平称,做 FPGA 的优化在两、三个月就能出解决方案,而 ASIC 一次性开发成本太高,离产品真正上市还有一段时间。

做 FPGA 优化对深维科技团队称得上是驾轻就熟,但也并非没有挑战。

FPGA 的逐步成熟与过去 20 年通信的飞速发展相得益彰。而在人工智能技术盛行的今天,FPGA 如何与其更好“互动”,还面临在芯片资源配置、带宽限制等方面的障碍。另一方面,CPU 的开发环境工具库层出不穷,造就了其应用广泛性,而 FPGA 若想有成熟的开发工具,也需要在用好现有工具的基础上,积极推进更多工具库来做支撑。

“变化太多,说不完”

樊平带着团队成员又一次开始敲击代码,在他们离开前公司的第二个星期后。这次他们的身份是创业者,这是全新的战斗。

团队成员的角色在迅速裂变,从传统内部业务部门变成一个独立公司,每个人都需要成为多面手。尽管团队士气还是低落,工作效率也没有显著提升,但在新公司成立不到两个月的时候,崭新的深维科技就写出了一个版本交付客户去测试。

想起一年前被迫走上创业道路的情景,坐在小会议室里的樊平心生感慨,跟所有创业公司的一把手似乎别无二致。

“当时也不是想创业发财这件事,原来没想着直接跑去创业,中间也走了一些弯路,有一些弯路也蛮辛苦的,我当时延续的一种想法是要把想做的事情展现出来。”

从一个部门的技术总监到一家创业公司的 CEO,樊平经历了诸多改变。整合队伍、市场推广到销售执行,他都亲力亲为,“变化太多了,都说不完”。

他是个愿意迫使自己不断学习的人,这些工作其实在他之前做研发的时候就已经耳濡目染。但作为 CEO,把所有事情自己先做一遍,被他当做了一种“原则”对待。

“我没有办法找几个人一起把这个事情搞下去,感觉不懂应该怎么配合好,偶发性太强了。我们队伍又是这样一个有延续性的形态,轻易整合资源会不会破坏这个基础?” 

没有新鲜思维碰撞的队伍必然会损失一部分创新功能,而他现在宁肯要一个稳定的团队,“稳定性、确定性”是他非常在乎的,“我们这种创业团队一旦有内部矛盾,比外部压力还要可怕。很脆弱的。”他说。

让他欣喜的还有团队的变化,团队成员正在对创业这件事兴奋起来,“我们今天是创业,做的是最激动人心的事,要有这种动力”,他这样鼓舞员工。

如今,樊平透露,他们已有百万元级营收入账。而在获得梆梆安全天使轮近千万元融资之后,新一轮融资也在洽谈当中,他希望至少能融 3000 万元人民币,以快速解决团队扩充和应用落地问题。

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