导语
青年是城市蓬勃的力量,奋斗是青春厚重的底色,梦想是人生宝贵的财富。在闵行这片热土上,有许许多多的优秀统战青年从四面八方汇聚而来,激扬青春,逐梦前行,用辛勤与智慧拼出属于自己的精彩,也书写着一个个动人的闵行故事、时代故事。为进一步展示闵行园区广大统一战线成员助推区域高质量发展的新担当、新作为、新风采,“春申同心”特开设 “菁英荟”统战宣传专栏,一是广泛记录、生动展现闵行创新创业统战青年扎根闵行沃土,把握发展契机,与时代同向同行的成长故事,二是聚焦区域内具有地域特色和产业特点的重点园区,讲述园区发展历程、特色产业优势、探路先锋事迹、统战暖心故事等,让我们一起见证闵行统一战线成员积极参与助推经济社会高质量发展的奋斗历程。
在零号湾筑梦AI芯片
(推荐单位:江川路街道)
在零号湾全球创新创业集聚区内,有一家自主研发新型架构AI芯片的创业企业,它的创始人是上海交通大学校友,曾在密歇根大学与斯坦福大学留学,在甲骨文与谷歌从事芯片设计研发。2018年回国创业,2020年疫情期间将公司从深圳迁入零号湾并快速发展。本次专访邀请到 上海泰则半导体有限公司的创始人杨龚轶凡,为我们讲述他的创业历程。
泰则半导体创始人杨龚轶凡2005年考入上海交通大学电子信息与电气工程学院,同年进入零号湾创始人张志刚老师于2003年创立的上海交通大学电子信息实践中心(国内高校最早设立的创客空间),开始接触电子信息以及嵌入式系统方面的基础知识,参与到各类创新项目中去,后作为交换生到韩国汉阳大学学习,2007年转学至密歇根大学电子与计算机专业,2009年从密歇根大学毕业,取得“优秀毕业生”荣誉称号。
本科期间,杨龚轶凡开始接触嵌入式系统、计算机芯片及系统领域的研发。本科毕业后,杨龚轶凡前往斯坦福大学深造,专注研究计算机体系架构。杨龚轶凡谈到,硅谷的创业基因主要来自于斯坦福,硅谷的创业者追求将产品做到极致,这样极致的产品一旦落地就会有价值。
2011年毕业后杨龚轶凡进入甲骨文公司,曾参与重组、扩建甲骨文芯片团队及设计SPARC芯片,之后转型研发管理,构建全新团队,并升任高级研发经理。2017年,杨龚轶凡加入谷歌TPU团队,深度参与了TPU2/3/4的设计与研发,并在TPU3量产保障中作出重要贡献。
在谷歌工作期间,杨龚轶凡经历了TPU在谷歌内部的爆发。TPU给谷歌带来不菲的经济效益的同时,也奠定了谷歌在人工智能领域的领头羊地位。
杨龚轶凡看到TPU的技术发展与商业前景,于是与一批来自谷歌、甲骨文、三星等芯片巨头公司且经验丰富的创业者回国创立芯英科技。在中美贸易战的大背景下,芯英科技以打造中国人自主知识产权的新一代服务器级别的高性能AI处理器为目标,组建了全部由中国国籍成员组成的核心团队。
2020年4月底,杨龚轶凡来沪拜访母校上海交通大学,与老师张志刚探讨国内的创业之路该怎么走,对上海与深圳两地的创业生态做了对比之后,杨龚轶凡与合伙人决定将公司迁至零号湾。很快团队成员就在零号湾的新办公室开始工作,并在零号湾成立了上海泰则半导体有限公司。
零号湾不仅给泰则半导体提供了合适的办公场地,帮助刚落脚上海的团队对接了配套人才公寓,将地址搬迁对业务的影响降低到最小,使团队成员能够全身心投入到公司的发展之中,同时也为泰则半导体提供政策、银行等多种资源,聊到对于创业地点的选择,杨龚轶凡认为很重要的一点是零号湾的支持与配合。
创业路上无可避免会遇到各种问题:营收、人才、资金等等,泰则半导体的创业者们见客户、做营销、完善团队、对接社会资源,一步步克服创业路上的困难。
零号湾毗邻上海交通大学闵行校区,位置上的优势使得泰则半导体更容易获得交大科研成果的溢出效应,吸引优秀的交大学生加入到泰则的创业团队之中。在零号湾,泰则半导体稳步发展,团队不断扩张。为了满足创业团队的办公需求,零号湾不断为团队调配合适的办公空间,泰则半导体几乎每三个月就可以搬到一个新的办公场地,杨龚轶凡觉得在其他地方很难获得同样的服务。
2020年第三届上海世界人工智能大会上,芯英科技成为上海人工智能重点签约项目,泰则半导体也得到了市场越来越多的关注,客户与合作伙伴不断出现,其中不乏优秀的交大校友企业。
如今,每周三晚上,只要两个人都在上海,杨龚轶凡和张志刚老师都可以像当年在学校一样见面聊天。不同的是,当年在交大的实验室里,聊的是创新项目和学习成长,如今在零号湾聊的则是企业的发展战略以及如何解决企业成长过程中的不同问题。
泰则半导体的核心产品—— “刹那®”芯片,是中国首枚高性能TPU架构AI芯片,由公司历时四年半时间全自主研发,目前已实现量产。“刹那®”在处理AI大模型计算时的算力性能可比肩国际一流芯片产品,能耗仅为传统GPU芯片一半,系统性能更是超越传统GPU架构数十倍,以独特实现的1024片芯片片间互联能力构建超算集群,可支撑超千亿参数大模型计算需求。基于“刹那®”芯片构建的“泰则®”人工智能服务器与智算集群,可有力支撑包括AIGC大模型计算、高级无人驾驶模型训练、蛋白质结构精密预测在内的各类高强度Al运算场景。