Quadric，一家从AI芯片公司转型为AI IP初创公司的企业，已筹集了3000万美元的C轮融资，以扩大其团队。这家位于硅谷的初创公司至今已筹集了7200万美元，并将其预估估值翻了一番。
“我们度过了非常成功的一年，”Quadric首席营销官Steve Roddy告诉EE Times。“我想我们是唯一一家在过去两个季度实现盈利的NPU IP公司……我们的收入增长主要来自于授权，而不是服务。”
2025年的收入达到了“数百万美元”。
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Quadric计划利用新资金扩大团队，并参加像CES这样的客户活动，Roddy表示，到目前为止，公司一直相当节俭。
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该公司还宣布了两项新的客户胜利。一位新的亚洲客户已获得IP许可，用于运行LLM和生成AI的边缘AI芯片，范围在40-50 TOPS。另一位新客户是日本自动驾驶软件堆栈公司Tier IV。
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现有Quadric客户包括日本汽车一级供应商（也是战略投资者）Denso，该公司计划在其ADAS芯片中使用Quadric的IP。另一家客户Kyocera使用该IP在智能复印机中拒绝复制敏感或标记为“不得复制”的文档。第五家客户是一家未具名的公司，正在构建数据中心推理加速器。
竞争格局
随着一些公司被收购或倒闭，销售NPU IP的初创公司数量正在减少，Roddy表示，但Quadric确信它转向远离制造和销售硅片的决定是正确的。
“世界不需要这么多[NPU]架构，”他说。“超过一半的授权IP初创公司已经消失。大公司仍在缓慢前行，但其中一些内部项目已经消失……在几次加速器迭代后，他们意识到他们所构建的东西看起来像是他们可以从外部以更低成本获得的东西——经典的自制与购买决策。”
虽然在低于1-TOPS领域有很多竞争，但Roddy表示，随着级别上升，可用作为IP的架构更少。
“随着[规模和因此]复杂性的增加，可行的架构选项数量迅速下降，因为很难构建一个平衡矩阵计算和必要的其他通用计算的结构，尤其是当你在堆栈上编程时，”他说道。
NPU IP公司还需要对软件工具进行大量关注，而一些公司发现这很困难，Roddy表示，Quadric认为这是其竞争优势之一。
“当然，如果你衡量模型的大小[相对于]模型的移植难度，我们认为我们在竞争对手中具有显著的优势，”他说。
可配置性和可编程性
Quadric的Chimera NPU是可配置的，可以作为多核设计实现，因此可以在1到864 TOPS（INT8）实现之间扩展。一个基于网络的界面对客户的代码或示例网络进行分析，以确定给定工作负载的硬件性能最佳点。
Chimera的处理单元（PE）结合了一个专有的全可编程ALU和一个可扩展的MAC数组。全功能ALU提供的可编程性意味着可以为任何出现的操作符或激活函数编写C++内核。
在一个单一的Chimera核心内，单个处理器流水线获取一个指令，然后将其发送到其PE数组；根据指令的类型，它可能被发送到ALU或MAC数组。这个数组可以是64、256或1024个处理元件，Roddy表示，可以将其视为一个非常宽的SIMD机器。由于每个PE有一个32位ALU，他将其与一个32,000位宽的DSP（比商用DSP IP大32倍）进行了比较，并增加了矩阵乘法能力。
“我们对卷积和新颖激活都有极高的吞吐量，”他说，因为Chimera的通用计算ALUs意味着永远不需要依赖单独的CPU或DSP。这种回退可能会严重影响性能，但如果没有可编程性，这将是依赖于最流行操作和功能硬连线设计的不可避免的后果。
Chimera的处理单元用类似于CUDA内核的C代码进行编程。一个图编译器接收模型并创建C++表示，然后将其传递给常规编译器以降低到硬件。对于专有操作或激活函数，开发人员可以编写自定义的C++内核。如果他们已经有CUDA内核，需要更改内存引用，但大多数开发人员可以通过一两天的培训完成此操作，Roddy表示。
Quadric已经将如BEVFormer等模型从最初用CUDA编写的模型转换为在它的硬件上运行，但总的来说，图是自动编译的，Roddy表示。
“没有什么是完美的，总是有调优，但我们相信在某些情况下，我们的示例网络数量是我们一些竞争对手的十倍，仅仅是因为这是一个自动化过程，”他说。
Quadric的Python编译器ChiPy目前还在开发中，Roddy表示。
“我们不会愚蠢地认为我们会是唯一一个以完全可编程的方式解决这个问题的人，但我们认为我们是第一个以完全可编程的方式解决这个问题的人，”Roddy说。“我们认为人们会开始迁移到我们拥有的东西。”
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Sally Ward-Foxton
Sally Ward-Foxton报道EETimes.com和EETimes Europe杂志的AI新闻。Sally在过去18年里一直在伦敦撰写关于电子行业的新闻。她曾为Electronic Design、ECN、Electronic Specifier: Design、Components in Electronics以及许多其他新闻出版物撰稿。她拥有剑桥大学电气和电子工程硕士学位。
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