一家芯片公司，15个月内融了20亿元。

天数智芯于2018年启动通用GPU设计，旗下“天垓100”在去年实现量产，产品订单金额超过2.3亿元。

作为有产品落地还能拿到订单的通用GPU企业，天数智芯吸引多路资本关注，从去年3月到今年7月，完成超20亿元融资。

“就AI训练芯片而言，通用性能达到国际水平的，天数智芯可以算一个。”在接受《21CBR》记者采访时，天数智芯副董事长兼首席技术官吕坚平信心满满。

押注通用芯片

为什么选择走“通用”这条路？

GPU是显卡里的一块芯片，擅长并行计算，在数据中心、超算中心等领域扮演关键角色。

通用GPU，如英伟达的A100，可以胜任游戏、挖矿、自动驾驶训练等多个场景。

专用芯片大多用于某个细分场景。比如平头哥的含光800，专门服务于淘宝的按图识别商品功能。

“无论是AI训练芯片，还是AI推理芯片都需要通用性。”吕坚平举例道，专用芯片不适用于复杂场景，以安防行业举例，客户提出的算法往往超过100个。

2018年，天数智芯启动云端训练通用芯片“天垓100”的架构设计。2021年，天垓100发布。该款芯片采用7纳米制程工艺，集成240亿晶体管。

为了让软件应用在国产硬件上能够跑得通，吕坚平主导天垓100采用标准软硬件接口，使迁移所需的代码修改、设备调试最少化，压缩适配验证周期。

其它芯片也在按计划推动。

今年7月，天数智芯完成超10亿元的两轮融资，用于量产AI推理芯片智铠100，开发第二、三代AI训练芯片天垓200及300，扩展天数智芯软件平台。其中，智铠100将在今年年底量产，这是天数智芯首款7nm制程的推理通用GPU芯片。

在商业运用上，吕坚平除了将目光放在对通用性要求高的运营商、算力中心上，还选择深入300多家企业用户中。

这有两点考量：

一是满足各行各业终端客户的需求。

在医疗医药行业中，如基因测序、AI医疗影像诊断，都需要用到通用GPU；在体育训练领域，教练可利用AI来评估学生姿态，对体能提升提出建议；在科学计算领域，能帮助石油资源的勘探。

二是把握未来方向。

GPU涉及的场景均是前沿领域，如图形渲染持续有新进展。

“我们要比客户看得远，才能预测产业往哪儿走，但不能根据一两家客户的需求去做产品，这不具有代表性，而是要选择和上百家客户交流，提前规划。”

总的来说，只有客户才能帮你将硬件推到各式各样的互动场景中。

目前，天数智芯在体态识别、石油勘探、集群管理、病例分析和围棋AI等应用领域已有商业落地案例。

团队经验丰富

吕坚平毕业于耶鲁大学，获得计算机科学博士学位。

在加入天数智芯前，他历任三星全球副总裁、联发科资深总监、英伟达全球资深GPU架构师、高级架构经理等职务。

在英伟达期间，吕坚平参与了多款GPU架构的研发，如为索尼研发PS3主机中的RSX GPU，为苹果研发几款Macbook的专用GPU等。

谈及回国创业的原因，他表示，“GPU从业人都希望能够做自己的图形架构。除了中国，全世界再没有这样广大的市场来支持一个新GPU落地。”

天数智芯恰好符合吕坚平选择的标准。

部分国内企业研发的GPU芯片，在IP（知识产权）方面并非自研，而是采购国外IP授权，尽管使芯片研发周期大幅缩短，但这种模式并非买断，无法确保完全自主知识产权。

天数智芯选择的是一条艰难的自主研发道路，独立开发，一行一行地写代码来实现GPU的核心功能。

“天数智芯的团队拥有完整端到端的研发经验，懂得从架构设计到验证的全过程，此外，我们还提出了AI与图形融合的发展新思路。”吕坚平表示。

目前研发人员占公司总人数的80%，他们来自于AMD、英特尔、博通、英伟达、甲骨文等国际企业。

“在完成从0到1的突破后，天数智芯要做的是从1到100的跨越，通过产业生态的融合，实现大规模应用。”吕坚平告诉记者。

当前本土GPU厂商在市场拓展过程中最大的挑战是生态建设，亟需实现从1到100的突破。天数智芯推出了百大应用开放平台——DeepSpark，对全球开发者开源。

“天数曾走过的道路，后来者也都必须经历。当我们把学到的东西开源，这相当于一张完整的地图，让企业能寻图了解天数智芯走过的路径。”吕坚平分享道。

当一款产品能够跑通百大应用，并达到多维度性能指标要求以及大规模品质管控，就表明其拥有了可以正式量产并规模应用的实力，吕坚平补充。

谈及未来，吕坚平认为元宇宙会带来四大变化：城市智能化、载具无人化、工业自动化和娱乐置入化。

这导致技术上也将会有四大趋势：图形持续走向通用、AI与图形必然融合、图形人机界面必定移动、内容生成及图形渲染必在云端。

作为未来元宇宙和数字孪生的基石，这是通用GPU厂商的落地方向。天数智芯向着既定目标奔去。