沐曦联合创始人杨建：抱着热情和信仰，全力打造国产自主高性能GPU连线创始人
“2016年-2018年，我连续三年在上科大做讲座，提到的观点是计算会改变整个社会。”
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本期访谈人物：
沐曦联合创始人、CTO兼首席软件架构师 杨建
“2016年-2018年，我连续三年在上科大做讲座，提到的观点是计算会改变整个社会。”
▍个人介绍
沐曦联合创始人、CTO兼首席软件架构师
▍第一标签
高性能国产GPU的开拓者
▍企业简介
沐曦致力于为异构计算提供安全可靠的高性能GPU芯片及解决方案，打造全栈高性能GPU芯片产品，推出MXN系列GPU（曦思）用于AI推理，MXC系列GPU（曦云）用于科学计算及AI训练，以及MXG系列GPU（曦彩）用于图形渲染，满足数据中心对“高性能”、“高能效”及“高通用性”的算力需求。沐曦产品均采用完全自主研发的高性能GPU IP，拥有完全自主的指令集和架构，配以兼容主流GPU生态的完整软件栈（MACAMACA），具备高性能、高效能和高通用性的天然优势，能够为客户构建软硬件一体的全面生态解决方案，是“双碳”背景下推动数据中心建设和产业数字化、智能化转型升级的算力基石。
近年来，国内大量芯片初创企业都瞄准了通用GPU赛道，融资持续火热。其中，沐曦成立不到3个月便获近亿元天使轮融资，今年7月又宣布获得10亿Pre-B轮融资，迄今已累计完成5轮数十亿元人民币融资。沐曦的创始团队都曾在国际一线芯片厂商任职多年，怀抱着对大算力时代的热情和信仰，杨建与多年好友决定要联手打造一家具有自主知识产权的GPU设计企业。今年1月，沐曦首款采用7nm工艺的异构GPU产品已正式流片，预计很快量产。而第二款用于科学计算、数据中心弹性计算、AI训练等的旗舰GPU芯片也进入研发收尾阶段，计划于2024年全面量产。杨建向记者透露，到2025年，沐曦将推出融合了图形渲染的完整GPU产品。
“2016年-2018年，我连续三年在上科大做讲座，提到的观点是计算会改变整个社会。” 沐曦联合创始人、CTO兼首席软件架构师杨建博士说，“未来，计算能力将成为衡量国家、地区，甚至是企业发展水平的重要指标，算力水平的差距将导致国家之间、企业之间的巨大差异。”
抱着对大算力时代的热情和信仰，当多年好友陈维良在2020年7月份找到杨建、彭莉时，三人一拍即合，决定创办沐曦。“我们三个人吃了顿午饭，就决定出来创业了。前两个月几乎80%的时间都泡在咖啡馆，与以前的同事、同学、朋友坐在那聊，我们要做什么，想建个什么样的团队，需要哪些人才……”
自创立以来，沐曦瞄准了高性能GPU计算市场，势要全面对标国外旗舰产品。“当前国内在高性能GPU计算领域，还没有拿得出手的产品落地。但是，中国GPU计算市场又占据全世界的40%。”杨建指出，“同时，未来十几年时间将是中国半导体的黄金周期。这是我们认为，中国一定要拥有自主知识产权的GPU公司的出发点。”
01——————————“5轮融资背后”
在创办沐曦之前，陈维良、杨建、彭莉都曾在国际旗舰厂商共事多年。在创始团队中，陈维良作为CEO负责战略，杨建负责软件，彭莉负责硬件，其余高管团队成员也均拥有多年顶尖芯片厂商的从业经历，在芯片设计、算法、市场和运营方面拥有丰富经验。
从决定创业起，沐曦给自身设立的方向是对标国际旗舰级芯片产品，瞄准高性能GPU计算市场，并从零开始自研核心IP，自主设计GPU的架构和指令集，希望打造一家拥有自主知识产权的中国GPU公司。
相比其他架构的AI专用芯片，GPU在通用性上具有显著优势，也是沐曦坚定选择GPU路线的原因之一。
“为什么不做AI芯片？一方面门槛太低，另一方面AI芯片在整个计算领域的适用面太窄，只能应用于某些垂直细分领域。纵观AI算法的发展史，几乎每隔六个月都会有一次重大算法改进，而这种改进大部分由GPU来完成。正是因为GPU的通用计算能力对新算法非常友好，所以相比AI芯片，GPU有更强的通用性。” 杨建说。
近年来，国内GPU赛道迎来了创业和融资热潮，涌现了沐曦、壁仞、天数智芯等一批初创企业。其中，沐曦成立不到3个月便获近亿元天使轮融资，迄今已累计完成5轮数十亿元人民币融资。对此，杨建表示，相较普通的AI芯片, GPU的研发周期长、投入大，没有足量资金支持无法取得成功。
“在人才方面，硬件通常需要300到400的一个团队，而软件所需的人数超硬件人数的三倍，两者是1:3的关系，未来公司人数可能会增加到近2000人。不过，GPU人才的培养周期相当长，高端人才尤其需要实践经验的沉淀。沐曦期待与更多高校推进产教融合的人才培育模式，不断壮大国内集成电路领域的人才储备，为我国高性能GPU领域的核心技术突破和产业化做出切实贡献。”
02——————————瞄准国内空白的高性能计算市场
目前，从功能来看，GPU可简单分为侧重图形图像的渲染GPU和侧重通用计算的GPGPU两大市场。
“实际上，计算是GPU的最大市场，图形渲染为第二大市场。虽然从官方统计数据来看，2021年图形市场为150亿美元，要高于计算市场的110亿美元。但其实很多卖出去的渲染芯片，都是被用于计算上。所以，约200多亿美元的GPU市场有70%是计算。”
在杨建看来，国产GPU公司在高性能计算领域的涉足者寥寥，正是沐曦的机会所在。“这是由于高性能计算的旗舰级产品具备一定门槛，但却在云端训练、高性能计算、科学计算等领域都有非常大的用途，这也是我们押注该赛道的原因。”
在这场GPU的竞逐之战中，谁能更快推出市场化的产品，就有望抢占先机。为此，沐曦正在加快推进产品研发。
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