圖、Wave提出的DPU AI技術
AI晶片新創公司Wave Computing，於2018年6月中旬收購處理器架構的矽谷資深老前輩MIPS Technologies，期望從MIPS的IP和350多項專利來強化客製化處理器的性能，進而加速AI技術的發展。
除了谷歌的TPU之外，專攻數據中心的AI晶片正都面臨挑戰。預計於2019年推出AI晶片的Nervana到Graphcore、Cerebras等新創公司，在面對英偉達這幾年不斷強化繪圖處理器在AI領域的發展，似乎都面對了更強大的壓力。當然Wave也不例外。
市場研究機構Moor Insights ＆ Strategy對於Wave這種小型的新創公司，在推出第一款產品之前，卻通過收購的方式來擴大市場的做法，的確感到非常驚訝，且認為這是一個非常冒險的行為。
由於Wave現今的七位高級主管之中，有四位都曾經任職於MIPS（包含：執行長、營運副總裁、工程副總裁等），這表示著Wave很清楚MIPS團隊擁有甚麼優勢，以及未來如何在Wave攻城略地的策略上扮演什麼角色，早已經有了盤算。所以未來兩家公司團隊的磨合期將減少許多。
Wave Computing表示即將推出的產品DPU（Dataflow Processing Unit），在加速神經網路訓練上能夠超越繪圖處理器1000倍之多。而且其已經於2017年12月份時，將4-DPU的解決方案交貨到早期用戶進行試用。以目前繪圖處理器在深度學習訓練市場的地位，Wave能夠如此大膽的宣稱，的確需要有更多的未來訂單來證明其產品的優勢。
談到新技術，Wave的架構可能是新的，但是MIPS架構卻是相當成熟的，加上MIPS擁有自己的工具以及將晶片投入生產的機制，這對於Wave的確在某些領域有更大幫助。基本上，由於MIPS在行動裝置時代與ARM架構之爭，幾乎面臨淘汰邊緣，可是現在從高性能CPU轉向用於物聯網裝置（包含汽車、家電）和其他低功耗應用的高能效處理器。
這表示著Wave收購MIPS之後，可以為其應用建構平台和許可IP，也就是可以將產品應用從雲端拓展到終端。目前，Wave的4-DPU系統只有少量的IP用於控制功能，但是當MIPS支持該系統之時，就變得在AI領域上多了一份利器。
總之，繪圖處理器架構的AI晶片有延遲問題，MIPS在這方面就佔有極大優勢，如果Wave能夠將MIPS的IP放入在其產品之中，則其下一代DPU就大有可為。（745字）
參考資料：
AI chip startup Wave to buy Silicon Valley old-timer MIPS. CNET，2018/6/15
MIPS in Hand, AI Chip Startup Wave Computing Delivers First Silicon. The Next Platform，2018/6/13
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