近日，美国AI芯片创企SiMa宣布已完成6700万美元B1轮融资，由MSD Partners投资。本轮融资将用于巩固产品实力，扩展团队以及提供全球运营资金。
截止目前，SiMa融资总额已经达到1.87亿美元，投资者包括Fidelity Management&Research Company、Amplify Partners、Dell Technologies Capital、Wing Venture Capital、Alter Venture Partners、+ND Capital和Lip-Bu Tan等。
SiMa将自己定位为突破性机器学习(ML)的创新者，并取得了重大进展。最近，SiMa宣布，已开始为嵌入式边缘市场交付业界首个以软件为中心的专用MLSoC平台，并首次取得商业成功。
1、争夺万亿市场，挑战英伟达和高通
随着大量新数据的不断产生，尤其是图像和视频，在边缘处理它们至关重要。尽管像英伟达和高通这样的行业巨头提供了广泛的解决方案，但他们大多使用GPU或基于数据中心的架构的组合，并将其扩展到嵌入式边缘，而不是从头开始创建一个专门的解决方案。此外，这些解决方案大多是为大客户建立的，这使得小公司的成本非常高。
如果想要在边缘AI设备中达到类似云计算的性能，就需要显著提升产品的能效比。今年8月底，SiMa正式推出MLSoC平台，该平台使用了一种强调软件功能的软硬件协同设计方法来创建边缘ML解决方案，能够消耗最少的能量处理不同的ML工作负载。
SiMa以其软件优先的方法开创了一种完全不同的新范式，专注于开放标准和易用性，以加快客户的开发和部署速度。TVM作为人工智能自动化、开源统一优化和编译框架，能够简化从ML框架到目标硬件的路径。当SiMa为MLSoC平台添加新功能时，TVM模块化设计可以允许快速更新代码并通过大量基准测试快速测量改进的关键性能指标(KPI)。
SiMa.ai的TVM前端流程
此外，为了降低开发风险并加速设计和验证过程，SiMa还与美国电子设计自动化公司Synopsys进行了合作，采用Synopsys的IP核、验证和设计平台组合。
据SiMa介绍，MLSoC现已发运给客户，可满足任何计算机视觉应用的需求，其性能功耗比同类产品低10倍。SiMa的产品适用于各种市场，包括机器人、无人机、自动驾驶汽车、工业自动化以及医疗保健和政府的应用。
事实上，“sima”这个词是梵文“edge”的音译。当下，边缘侧AI应用需求越来越迫切，边缘AI芯片市场的增长也越来越显著。所谓边缘侧AI，是指在端侧设备本身，而不是在云端或大型数据中心服务器上运行AI推理，这样做具有多种益处，例如消除了处理延迟，减少了数据传输量和带宽，并且还可以增加隐私安全。
根据印度市场研究机构Markets and Markets预测，2022年，边缘计算的市场规模将达到67.2亿美元（约432亿人民币）；到2025年，深度学习AI芯片市场将达到663亿美元（约4265亿人民币）。在接下来的6年里，边缘计算AI芯片预计将占全球AI芯片业务总量的3/4。
“这是一个数万亿美元的市场，很多领域仍在使用数十年前的技术。而SiMa已经准备好来改变这个市场。”SiMa首席执行官Krishna Rangasayee说。
然而在这个领域，SiMa还需要面对很多竞争对手。除了英特尔、高通、Arm和Nvidia等芯片巨头，还有AIStorm、Hailo、Graphcore、Mythic和Wave Computing等众多初创公司都瞄准了边缘AI这一潜力市场。
2、芯片创投教父垂青，团队阵容豪华
Sima成立于2018年11月，总部位于美国加州。首席执行官Krishna Rangasayee于1992年获得了美国密西西比州立大学的电机工程硕士学位，2006年又在斯坦福大学完成了行政管理课程。
Krishna Rangasayee 1993年就进入了半导体行业。他的第一家公司就是美国半导体制造商赛普拉斯，1999年又加入了美国无晶圆半导体公司赛灵思。此后18年，Krishna一直效力于赛灵思，担任过多个职位。2017年，Krishna Rangasayee加入AI芯片创企Groq担任首席运营官。
2021年5月，SiMa完成8000万美元（约5.15亿人民币）B轮融资，由美国跨国金融服务公司富达（Fidelity）进行领投。A轮融资由Dell Technologies Capital领投，金额为3000万美元。
Moshe Gavrielov于2019年11月加入SiMa.ai董事会，并于2021年被任命为董事长。Moshe目前还担任台积电董事会成员，并担任Foretellix,Ltd.（一家风险投资公司）的董事会主席。Moshe曾担任Xilinx,Inc.总裁兼首席执行官。
Jake Flomenberg是Wing Venture Capital的合伙人，专注于AI/ML和以技术为重点的PLG业务以及下一代基础设施、SaaS和安全投资。
Daniel Docter是Dell Technologies Capital的董事总经理，负责领导和管理对现代数据基础架构和分析、人工智能和机器学习、云管理和编排、CI/CD以及云原生和无服务器架构的投资。
Mike Dauber投资于在人工智能和云基础设施中构建企业应用程序的企业家。Mike于2014年作为普通合伙人加入Amplify Partners，并领导了Amplify对BuddyBuild（被Apple收购）、Gremlin、OctoML、Primer和SiMa.ai的投资。
华登国际（Walden International）董事长陈立武(Lip-Bu Tan)是SiMa的最新董事会成员。陈立武先生于1987年创立华登国际，在全球半导体产业具有极高的影响力，被称为“芯片创投教父”，曾被福布斯杂志评选为全球50大知名风险投资家。2022年半导体行业协会最高荣誉“罗伯特·诺伊斯奖（Robert N.Noyce Award）”的获得者。
此外，陈立武也是Cadence Design Systems,Inc.执行主席兼前首席执行官。Cadence是全球知名EDA设计工具和IP服务商，目前市值近300亿美元。
陈立武认为，“GPU架构的功耗非常高，并不是解决嵌入式市场需求的最佳技术。”这也是他决定支持SiMa的原因之一，因为GPU类型的产品无法有效满足嵌入式边缘市场的低功耗要求。相比之下，SiMa在硬件、编译器、架构和软件上的组合，可以提供全栈式解决方案。
“嵌入式边缘是一个巨大的机会。软件组件和编译器技术将是这里的关键。谁能用全栈解决方案解决这个问题，谁就会成为从边缘战斗中脱颖而出的领导者。”陈立武说。
如果将人工智能视为自主系统的“精神”，那么机器学习是实现真正通用智能的关键组成部分。SiMa认为，想要真正解决边缘计算这个庞大的市场和服务的需求，而且要大规模实现这一点，以下五个要素必须结合在一起：
以尽可能低的功耗实现高性能ML；使用安全可靠的SoC将ML添加到传统边缘计算应用程序；易于使用的ML体验允许跳过学习曲线；ML开发和部署的民主化；以及联合创新，解决客户现实生活中的系统和应用程序。
资料来源：https://sima.ai/
