深鑒科技與全球最大FPGA廠商賽靈思的淵源

• 2018年7月19日 ZhangHongYuan來源：雷鋒網(wǎng) 849 52
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  2018-2024年中國移動支付行業(yè)市場前瞻與未來投資戰(zhàn)略分析報告

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盡管沒有任何證據(jù)表明深鑒科技選擇被收購是基于某種商業(yè)化方面的挫折，但是順利登上賽靈思這艘大船，也不失為穩(wěn)妥落地的一種方式;畢竟，對于任何一個創(chuàng)業(yè)者而言，除了公司上市之外，還有很多種路徑可以達(dá)到成功。

7月17日，全球最大的 FPGA 廠商賽靈思宣布收購中國 AI 芯片領(lǐng)域的明星創(chuàng)業(yè)公司——深鑒科技。本次收購的財務(wù)細(xì)節(jié)沒有披露，而收購之后的深鑒科技將繼續(xù)在其北京辦公室運營，成為擁有200余名員工的賽靈思大中華區(qū)大家庭的一部分——深鑒科技也由此成為近年來的 AI 芯片創(chuàng)業(yè)熱潮中第一家被收購的中國明星創(chuàng)業(yè)公司。

那么，在這起收購的背后，究竟有著哪些原因?

深鑒科技與賽靈思的淵源

記者了解到，深鑒科技成立于2016 年，總部位于北京，其創(chuàng)始團隊有著深厚的清華背景。在深鑒科技官網(wǎng)列出的四位創(chuàng)始人中，CEO 姚頌是清華大學(xué)的學(xué)生，另外一位聯(lián)合創(chuàng)始人汪玉則是姚頌的老師，CTO 單羿為清華大學(xué)博士，而另外一位韓松則是本科畢業(yè)于清華大學(xué)后在斯坦福完成了博士學(xué)位。

在如此深厚的學(xué)術(shù)背景下，深鑒科技的技術(shù)能力也非常強悍，專注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝、深度壓縮技術(shù)及系統(tǒng)級優(yōu)化。2016 年在世界頂級的深度學(xué)習(xí)會議 ICLR 上，一篇以 Deep Compression：Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman coding 為標(biāo)題的文章獲得最佳論文獎;這篇論文的第一作者就是韓松，而這篇文章中所提到的深度壓縮技術(shù)也成為深鑒科技的核心技術(shù)能力。

在如此背景的加持之下，深鑒科技的發(fā)展看起來頗為順利。

2016 年 4 月，深鑒科技獲得來自高榕資本、金沙江創(chuàng)投的天使輪融資;2017 年 5 月，深鑒科技獲得數(shù)千萬美元 A 輪投資，投資方包括賽靈思、聯(lián)發(fā)科、清華控股、方和資本，原有投資方金沙江創(chuàng)投、高榕資本跟投;到了 2017 年 10 月 24 日，深鑒科技又獲得 4000 萬美元 A+ 輪融資，本輪融資由螞蟻金服與三星領(lǐng)投，招商局創(chuàng)投與華創(chuàng)資本跟投。

而在發(fā)展過程中，深鑒科技與賽靈思建立了深厚的淵源。

賽靈思方面表示，自 2016 年成立以來，深鑒科技就一直基于賽靈思的技術(shù)平臺開發(fā)機器學(xué)習(xí)解決方案，兩家公司合作密切。深鑒科技推出的兩個用于深度學(xué)習(xí)處理器的底層架構(gòu)——亞里士多德架構(gòu)和笛卡爾架構(gòu)的 DPU 產(chǎn)品，都是基于賽靈思 FPGA 器件 。而深鑒科技在 FPGA 技術(shù)方面也有自己的開創(chuàng)之處;在 FPGA 2017 大會上，來自深鑒科技的《 ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA 》被評為唯一的最佳論文。

亞里士多德架構(gòu)

笛卡爾架構(gòu)

基于上述兩個硬件架構(gòu)，深鑒科技也發(fā)布了數(shù)款 DPU 硬件產(chǎn)品產(chǎn)品。

首先在人臉識別方面，深鑒科技分別推出了 DP-1200-F01 人臉檢測識別模組和 DP-2100-F16 人臉分析解決方案。二者之外，深鑒科技又推出了視頻結(jié)構(gòu)化解決方案 DP-2100-O16，它可以做到 16 路 1080p 高清視頻的實時視頻結(jié)構(gòu)化，可以做到人、車、非機動車的檢測、跟蹤和屬性分析。

除了圖像類應(yīng)用，深鑒科技還推出了型號為 DP-S64 的語音識別加速方案。它支持全稀疏化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，單板卡最多可以支持 64 路用戶同時的語音識別加速。在這種情況下基于稀疏的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模型壓縮，可以讓語音識別的延遲更短。

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