编者按：本文来自微信大众号“芯东西”（ID:aichip001），36氪经授权发布。
作者：心缘
文章来历：SemiWiki
芯东西4月20日音讯，据外媒Semiwiki报导，美国AI芯片公司Wave Computing挨近封闭，已请求破产维护。
芯东西第一时刻向该公司一位负责人采访得知，Wave Computing并非封闭，仅仅请求破产维护，进行资产重组，也并未辞退全部职工，但我国区已悉数封闭。Wave Computing本来有近40多我国区职工，现在只剩几位，影响不大。
Wave Computing在2010年景立于美国加利福尼亚坎贝尔，是人工智能（AI）芯片范畴被看好的新式公司之一，专心于经过依据数据流驱动（dataflow）技能、以及完结dataflow技能的软件可动态重构处理器（CGRA）架构，打破AI芯片功用和通用性的瓶颈，加快从数据中心到边际的AI深度学习核算。
2018年6月，Wave Computing收买老牌半导体IP公司MIPS，方案经过将它的数据流架构与它的MIPS嵌入式RISC多线程CPU中心和IP相结合，为下一代AI供给了动力。
01 半年两换CEO
Wave Computing由Dado Banatao和Pete Foley创建。Banatao任董事长，也是Tallwood Venture Capital的开创人和办理合伙人。
该公司在2018年12月宣告完结8600万美元E轮融资，累计融资金额已超越2亿美元。
上一年Wave Computing两度换任CEO，其现任CEO为Sanjai Kohli，于2019年9月从只任职4个月的Art Swift手中接任CEO一职。
▲Wave Computing前CEO Art Swift
当EE Times采访Swift，问及为什么脱离Wave时，Swift回绝泄漏概况，只回应称：“我在短期筹资战略上与（Wave）的董事会定见不一致。”
Wave新任CEO Kohli曾是多家草创公司的开创人和CTO，这中心还包含SiRF（IPO，后来被CSR收买）、WirelessHome（已被WMUX收买）、TruSpan（已被SiRF收买）和Inovi（已被Facebook收买）。据了解他的人士称，Kohli在GPS和电信范畴是闻名的技能专家，但在AI范畴未必如此。
▲Wave Computing现CEO Sanjai Kohli
有分析师以为，Wave的AI数据流处理器未见得会比英伟达或Graphcore好太多，除非Wave有很大的优势，不然难以招引他人冒险运用其产品，以及让投资人持续注资。
02 比GPU更灵敏的立异架构
Wave Computing供给从数据中心到边际的体系、芯片、IP、解决方案服务的广泛产品线，研宣告依据软件可动态重构处理器CGRA（Coarse grain reconfigurable array/accelerator）架构的AI芯片DPU（dataflow processing unit）。
当时干流AI芯片架构有CPU、GPU、FPGA、ASIC等。CPU、GPU、FPGA关于不同神经网络具有必定通用性，首要缺陷在于，无论是体系架构自身，仍是说数据传输通道及交流容量缺乏的问题等，都会导致其功率相对而言较低，实践能效遇到瓶颈。
专用芯片ASIC一般依据DSA（domain specific architecture）的技能思路，即针对特定运用范畴优化的处理器架构，包含谷歌TPU在内的许多跨界造芯玩家均选用这种思路。比较通用芯片，这种解决方案能明显进步特定运用的能效，但它在通用性上的缺乏会导致其面临不同算法时，能效体现千差万别。
还有一类新式的架构是软件可动态重构核算（或者说“软件界说芯片”）。这也是清华大学微电子所所长、我国半导体行业协会IC规划分会理事长魏少军教授带领的团队早在十年前就开端研讨的技能。
这类技能门户经过软件实时动态地操控不计其数个异步的处理器来构成具有特定功用的、并行处理的、数据驱动的核算流水线，最充沛运用芯片的算力，最大程度削减数据存储、传输和交流，完结较好的功率、通用性和可扩展性。
CGRA适用于大规模异步并行核算问题，其首要优势是使得硬件愈加灵敏地适配于软件，下降AI芯片开发门槛。相较CPU、GPU和FPGA，CGRA在可编程性和功用方面到达很好的归纳平衡，能效可挨近ASIC水平。
比较编程难度大的FPGA，CGRA支撑C、Python、JAVA等高档程序规划语言，更便利程序员们上手。
早在2014-2015年，Wave Computing意识到CGRA十分适用于完结数据流驱动dataflow技能架构，其AI芯片DPU（Dataflow Processing Unit）的产品方向至此建立。
依据dataflow技能架构芯片DPU的解决方案不只适用于数据中心，在边际核算方面也有共同的价值。一方面，AI对边际处理的才能要求渐渐的升高；另一方面，AI不再仅仅单一模型的处理，需求一起支撑多个不同的神经网络，对处理器的通用性和能效的要求更高。
据悉，Wave的单芯片解决方案DPU对边际核算来说十分适用，能够在确保较好通用性的一起，在相同价格、功耗的条件下，完结比GPU解决方案更高的能效、可扩展性和性价比。
Wave的第一代DPU选用16nm制程工艺，以6 GHz以上的速度运转，现已落地商用。上一年Wave高管曾泄漏正与博通合力研制新一代7nm DPU，方案引进64位MIPS多线程CPU并选用高带宽内存HBM（High Band Memory）。
03 间断的MIPS敞开方案
除了研制AI芯片外，Wave Computing手中还有一条有目共睹的事务线——MIPS。
MIPS在1999年前曾是世界上被运用最多的处理器架构，一度是与x86、Arm齐名的三大处理器架构之一，惋惜在生态的比赛中渐显颓势，经屡次曲折卖死后，于2018年6月归于Wave Computing麾下。
一方面，环绕加快AI核算的方针，Wave方案将MIPS与AI相交融；另一方面，Wave在2018年12月宣告MIPS敞开方案，经过敞开答应来拓宽MIPS的生态。但是到2019年底，MIPS敞开方案又被宣告停止。
Wave Computing在发给注册MIPS Open用户的电子邮件中写道：很惋惜地宣告封闭MIPS敞开方案，自2019年11月14号起收效。
Wave将不再供给包含MIPS敞开组件的免费下载，包含MIPS架构、中心、东西、IDE、模拟器、FPGA包和/或任何与之相关的软件代码或核算机硬件，这些都是依据（i）MIPS敞开架构答应协议（ver）答应的，（ii）MIPS敞开中心答应协议版别1.0（for the microAptiv UC Core）；（iii） MIPS敞开中心答应协议版别1.0（for the microAptiv UP Core）；和/或（iv） MIPS敞开FPGA答应协议版别1.0（总称“MIPS敞开组件”）。此外，全部MIPS开户将从收效日起封闭。
邮件中着重，现在的活动答应和之前的下载不受影响，但Wave不再授权任何第三方认证。
关于Wave Computing曩昔一年种种曲折的背面成因，现在没有清楚。SemiWiki以为，人工智能商场正在蓬勃发展，跟着许多公司提出立异的办法，任何新商场一般都会阅历这种增加，然后进入整合阶段。Wave Computing的音讯是否标明咱们已进入整合阶段？时刻会证明全部。
