至顶网服务器频道 12月07日 新闻消息(文/邹大斌): 12月6日,北京智能计算产业研究院(下简称“研究院”)在中关村顺义园举行了揭牌仪式。该研究院由中科院计算所孵化的智能计算领域创业公司“中科睿芯”牵头,并联袂中科院计算所和中关村顺义园管委会共同打造。这一由企业牵头、由创新性产业园区和国家级科研机构共同支撑的创新孵化平台,其模式在国内也具有开创性。
“研究院将保持对智能计算领域新技术、新方向的敏锐度,致力成长为智能计算产业的智力平台与加速催化引擎。”北京智能计算产业研究院首任院长、中科睿芯CTO张浩介绍说,研究院力求在10年内培育50家在智能计算领域有影响力的企业,形成年产值100亿元的市场规模。
中科院计算所所长孙凝晖与顺义区委书记王刚为北京智能计算产业研究院揭牌
作为具有重大发展潜力的高技术产业方向,智能计算在我国方兴未艾。发起单位中科睿芯的董事长范东睿博士在致辞中表示,在中科院计算所和顺义区政府对“双创”事业的大力支持下,研究院将依托中科睿芯在高通量智能计算领域的技术和产业优势,致力于培育智能计算产业核心技术和关键应用,打造覆盖智能装备、智能汽车、智慧金融等关键应用场景的高通量智能计算产业生态。
据悉,高通量计算是有别于高性能计算的一类新的计算类型。与高性能计算强调最大程度发挥芯片完成某项计算工作不同,高通量计算更为看重同时完成多项任务。对两则的区别范东睿有过一个形象的描述:高性能计算犹如大家在赛道上比赛,谁先到终点谁赢;而高通量计算是看在规定的时间内哪个到达终点的人多哪个就胜。
范东睿是高通量计算的知名专家,多年来一直在中科院计算所从事高通量众核芯片相关研究,其主导研发第一代众核芯片就在国际引起广泛反响,甚至后来连续多年排名全球HPC榜首的太湖之光CPU也参考了该芯片的设计。2014年,为了实现高通量芯片的产业化,范东睿在中科院计算所的扶植下成立了中科睿芯公司。
新成立的中科睿芯选择了以视频处理为突破口。“我们从2010年以后开始面对这个市场做芯片的设计。因为这个市场大家看到,视频是一个蓬勃发展的市场。比如,随着5G明年开始商用了,带宽也是增长越来越快,必然带来视频的增长。相应地,对视频各种处理、编解码、转码、识别的需求必然兴起。”范东睿说。
揭牌仪式上,中科睿芯与高通公司联合发布了研究院成立后的首个成果——全球首款基于ARM架构的高通量人工智能一体机。该高通量AI一体机采用了符合AI计算特点的最新高通ARM芯片Centriq 2400,预装了睿芯面向人工智能研发的基础开发套件SmartAI,并设计了符合AI计算特点的一体机服务器,使得一体机可“一站式提供用户集成人工智能应用与平台软硬件一体的‘AI即战力’”。
通过睿芯高通量AI一体机整合智能计算上下游产业链,将是北京智能计算产业研究院构建智能计算产业生态的第一步。“在高通量众核研究领域,睿芯团队已有十余年的耕耘与积累。随着研究院的成立,睿芯致力于贯通从芯片结构设计到顶层应用的整个技术链条,形成高通量计算产业最核心的竞争力。”范东睿说。
作为高通量芯片的研究者,范东睿深知产业产业生态的重要性,打造智能计算的产业链这也是中科睿芯发起成立产业研究院的初衷。这一想法也得到中科院计算所和中关村顺义园区的支持。
中科院计算所所长孙凝晖在致辞中表示:“中国要在智能时代掌握话语权,需要政府机构、科研院所、创新企业各方保持开放与协作,同时需要产业界更多的合作和参与。”他表态说,中科院计算所将作为研究院坚实的后盾,为研究院的发展提供一流的智力支持和孵化引导,降低人工智能双创实践门槛。
在揭牌仪式前,包括中科睿芯、锐视智慧、中科创达、集能芯成等在内的多家智能计算产业上下游企业展示了各自在智能计算领域的创新与创业成果。其中中科创达、集能芯成等还与研究院签署了战略合作协议,旨在围绕智能计算持续不断地孵化并培养基于ARM的创业项目,形成上下游集群,率先形成基于ARM架构的智能计算产业生态的构建。
目前,已经有十余支国际创业团队开始入驻。范东睿介绍说,研究院的使命是推动智能计算的普及化,加快智能计算产业领域内技术、应用、资本的对接,在解决技术创业团队在推广应用中的精准切入问题的同时,帮助各类资本或基金分辨各类智能技术的投资价值。
据介绍,高通公司与中科睿芯联合实验室已经入驻研究院平台,且中科院计算所将向研究院开放价值逾四千万元的软硬件研发平台,为智能计算双创活动提供公共技术平台保障。
“要做强我国智能智能产业,我们认为不仅要做‘加法’——发挥科研院所创新主体的优势,推动区域从产业聚集向创新聚集转变,还要做‘乘法’,即聚焦智能计算产业生态,真正激发科技创新创业活力。”范东睿最后表示。
好文章,需要你的鼓励
临近年底,苹果公布了2024年App Store热门应用和游戏榜单,Temu再次成为美国下载量最多的免费应用。
云基础设施市场现在已经非常庞大,很难再有大的变化。但是,因为人们可以轻松地关闭服务器、存储和网络——就像开启它们那样,预测全球云基础设施开支可能非常困难。