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闪电快讯|铭芯启睿官宣超4亿元新融资,超20年经验芯片老将加盟

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闪电快讯|铭芯启睿官宣超4亿元新融资,超20年经验芯片老将加盟

10月19日,铭芯启睿(MemSilicon)官宣完成超4亿元A轮融资。

10月19日,铭芯启睿(MemSilicon)官宣完成超4亿元A轮融资。本轮融资由博原资本领投,博世创投、创领资本、米哈游、中关村科学城公司、兆易创新等跟投,老股东复容投资、国开科创、恒裕资本、锦秋基金、顺禧基金、小米战投、中科创星持续加注。

(MemSilicon部分投资人)

据官方信息,MemSilicon团队源自中国科学院刘明院士团队,在RRAM(Resistive Random Access Memory,电阻式随机存取存储器)材料、器件、工艺与芯片设计领域拥有二十余年积累;团队工作覆盖了可靠性、工艺集成、IP和芯片设计,并推进至流片验证与应用;除RRAM外,团队在三维集成、近存计算及混合存算一体架构方面也具备深厚科研积累。

MemSilicon同时宣布,前Graphcore总裁兼大中华区总经理卢涛加入团队,担任CEO和联合创始人。

卢涛历任曦智科技副总裁、Graphcore总裁兼大中华区总经理、Cavium中国区总经理,已在行业内深耕20余年,长期聚焦AI基础设施核心组件,覆盖Arm架构服务器CPU、DPU、RDMA网卡、数据中心交换芯片、大SRAM架构的AI处理器IPU、基于3D堆叠DRAM的NPU,及硅光芯片等多个领域,兼具技术、产品与市场的复合视角,对AI时代的技术演进、产品逻辑、商业模式和客户需求有深刻洞察。

(MemSilicon CEO兼联合创始人卢涛)

卢涛表示:“MemSilicon的定位很明确,不与GPU内卷,聚焦满血模型的高速Token体验,用越级性价比,服务高端推理市场。大模型推理提出了新课题,既要运行能力完整的模型,又要在可承受的成本下及时响应。这是当前通用GPU架构和纯SRAM架构的无人区。探索新大陆,就不能依靠单向度增加计算单元、存储密度、通信带宽的老地图,必须重新思考算什么、在哪里算、权重怎么存、数据怎么传的系统级问题。依托中国领先的存储战略纵深,结合我们在AI芯片产品定义与产业落地上的积累,MemSilicon正同步推进RRAM产品化和下一代LPU研发,加速存算协同落地。”

伴随本轮融资落地,MemSilicon同时宣布公司战略全面升级:

在继续推进阻变存储器(RRAM)产品化的基础上,启动面向大模型推理的第一代LPU(Language Processing Unit,语言处理单元)研发,计划打造“满血模型、高速Token、越级性价比”的新一代推理引擎。

不同于传统AI芯片孤立追求算力指标的思路,MemSilicon的LPU立足于内存技术和内存架构创新,从系统层面同步优化计算、存储与互联,以三者协同解决大模型推理瓶颈。

本轮融资及战略升级,也被视为MemSilicon从RRAM技术公司迈向存算协同芯片公司的关键一步。

(低延迟已是独立售卖的服务档位,数据来源/OpenAI))

据卢涛阐述:“我们希望让Token成为每个人都用得起的生产资料——响应更快,成本更低。当大模型、自主Agent和具身智能开始承担更连续、更复杂、甚至物理世界中的长程任务时,低延迟将从体验加分项,变成新业务能否成立的前提。

在关键场景里,超时就是失败。因此,客户衡量推理的价值,会越来越看重Token的时效/成本比。我们的LPU正是从内存架构入手,协同优化计算与互联,在保持满血模型能力的同时,让每个用户都能享受高速Token,并兼顾系统吞吐和整体成本。这是MemSilicon LPU的第一阶段目标。”

(文中图源铭芯启睿。)

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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闪电快讯|铭芯启睿官宣超4亿元新融资,超20年经验芯片老将加盟

10月19日,铭芯启睿(MemSilicon)官宣完成超4亿元A轮融资。

10月19日,铭芯启睿(MemSilicon)官宣完成超4亿元A轮融资。本轮融资由博原资本领投,博世创投、创领资本、米哈游、中关村科学城公司、兆易创新等跟投,老股东复容投资、国开科创、恒裕资本、锦秋基金、顺禧基金、小米战投、中科创星持续加注。

(MemSilicon部分投资人)

据官方信息,MemSilicon团队源自中国科学院刘明院士团队,在RRAM(Resistive Random Access Memory,电阻式随机存取存储器)材料、器件、工艺与芯片设计领域拥有二十余年积累;团队工作覆盖了可靠性、工艺集成、IP和芯片设计,并推进至流片验证与应用;除RRAM外,团队在三维集成、近存计算及混合存算一体架构方面也具备深厚科研积累。

MemSilicon同时宣布,前Graphcore总裁兼大中华区总经理卢涛加入团队,担任CEO和联合创始人。

卢涛历任曦智科技副总裁、Graphcore总裁兼大中华区总经理、Cavium中国区总经理,已在行业内深耕20余年,长期聚焦AI基础设施核心组件,覆盖Arm架构服务器CPU、DPU、RDMA网卡、数据中心交换芯片、大SRAM架构的AI处理器IPU、基于3D堆叠DRAM的NPU,及硅光芯片等多个领域,兼具技术、产品与市场的复合视角,对AI时代的技术演进、产品逻辑、商业模式和客户需求有深刻洞察。

(MemSilicon CEO兼联合创始人卢涛)

卢涛表示:“MemSilicon的定位很明确,不与GPU内卷,聚焦满血模型的高速Token体验,用越级性价比,服务高端推理市场。大模型推理提出了新课题,既要运行能力完整的模型,又要在可承受的成本下及时响应。这是当前通用GPU架构和纯SRAM架构的无人区。探索新大陆,就不能依靠单向度增加计算单元、存储密度、通信带宽的老地图,必须重新思考算什么、在哪里算、权重怎么存、数据怎么传的系统级问题。依托中国领先的存储战略纵深,结合我们在AI芯片产品定义与产业落地上的积累,MemSilicon正同步推进RRAM产品化和下一代LPU研发,加速存算协同落地。”

伴随本轮融资落地,MemSilicon同时宣布公司战略全面升级:

在继续推进阻变存储器(RRAM)产品化的基础上,启动面向大模型推理的第一代LPU(Language Processing Unit,语言处理单元)研发,计划打造“满血模型、高速Token、越级性价比”的新一代推理引擎。

不同于传统AI芯片孤立追求算力指标的思路,MemSilicon的LPU立足于内存技术和内存架构创新,从系统层面同步优化计算、存储与互联,以三者协同解决大模型推理瓶颈。

本轮融资及战略升级,也被视为MemSilicon从RRAM技术公司迈向存算协同芯片公司的关键一步。

(低延迟已是独立售卖的服务档位,数据来源/OpenAI))

据卢涛阐述:“我们希望让Token成为每个人都用得起的生产资料——响应更快,成本更低。当大模型、自主Agent和具身智能开始承担更连续、更复杂、甚至物理世界中的长程任务时,低延迟将从体验加分项,变成新业务能否成立的前提。

在关键场景里,超时就是失败。因此,客户衡量推理的价值,会越来越看重Token的时效/成本比。我们的LPU正是从内存架构入手,协同优化计算与互联,在保持满血模型能力的同时,让每个用户都能享受高速Token,并兼顾系统吞吐和整体成本。这是MemSilicon LPU的第一阶段目标。”

(文中图源铭芯启睿。)

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。