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国产GPU公司沐曦完成10亿Pre-B轮融资,“期货一哥”葛卫东联合领投|硅基世界

林志佳

林志佳

· 7月5日

沐曦MetaX创始人、董事长兼CEO陈维良表示:“造芯没有捷径,研制国产高性能GPU任重道远......Pre-B轮融资的完成将进一步助力沐曦高性能通用GPU产品的研发和商业化落地。”

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国产GPU公司沐曦完成10亿Pre-B轮融资,“期货一哥”葛卫东联合领投|硅基世界

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(图片来源:受访者提供)

(图片来源:受访者提供)

7月5日消息,钛媒体App获悉,专注于为异构计算提供高性能GPU(图形处理器)芯片和解决方案的沐曦集成电路(上海)有限公司(简称 “沐曦”)今天宣布完成10亿人民币Pre-B轮融资。

本轮由上海混沌投资集团、央视融媒体产业投资基金联合领投,上海国盛资本、中鑫资本、建银科创、和暄资本、普超资本等机构跟投,老股东中国互联网投资基金、经纬中国、国创中鼎继续超额追加投资。

今天上午举行的融资交割仪式上,沐曦MetaX创始人、董事长兼CEO陈维良表示:“造芯没有捷径,研制国产高性能GPU任重道远......Pre-B轮融资的完成将进一步助力沐曦高性能通用GPU产品的研发和商业化落地。”

这是沐曦2020年9月成立之后的第五轮融资,总计获得超20多亿元投资。上一次A轮融资是在去年8月,总额为10亿人民币,中国国有企业结构调整基金股份有限公司(下称国调基金)、中国互联网投资基金联合领投,老股东经纬中国、和利资本、红杉中国、光速中国、联想创投等跟投,至今不到一年。

本轮融资参与的国资众多,“期货一哥”葛卫东也参与领投。

其中的联合领投方央视融媒体产业投资基金,是由中央广播电视总台所属中国国际电视总公司及中国电信、中国文化产业投资母基金等26家企业共同发起设立,重点投向5G、超高清、人工智能、云计算、区块链等前沿技术应用;追投方中国互联网投资基金是由中央网信办和财政部共同发起的投资机构,基金规划总规模1000亿元。此次新加入的上海国盛资本、建银科创、中鑫资本等也都是国资背景。

另一个联合领投方上海混沌投资集团,是葛卫东领导的专业化投资机构,涉及大宗商品贸易、商品期货投资、证券投资等,被投企业包括苹果供应链企业闻泰科技、CPU公司海光信息、刚刚被并购的物流公司G7物联等。

葛卫东最著名的投资案例是:2020年重仓5只股票,赚了约35亿元,此外他也是2015年全球铜价大跌的主要推手,因此葛卫东在业内被称为“期货一哥”。

沐曦公司总部位于上海临港区,主要瞄准高性能GPU领域,而该领域由英伟达(Nvidia)和AMD等美国芯片巨头主导,从2020年开始,GPU便成为国内芯片领域最“吸金”的赛道之一,融资总额已超过200亿元。IDC预计,到2025年,中国GPU服务器市场规模将达到54.9亿美元,而整个中国加速服务器市场规模将达到64.0亿美元。

华映资本主管合伙人章高男对钛媒体App表示,国内半导体产业风口已至,中国现在切入GPU市场是“天时、地利、人和”皆备,尤其半导体和下一代AI技术都是中国必须突围的重要领域。

人才方面,沐曦目前有员工超过600人,三位创始人均来自AMD公司,曾共事十多年。

其中,公司CEO陈维良曾在AMD任全球GPU SoC设计总负责人,拥有团队管理能力和量产经验。而硬件首席架构师彭莉是AMD全球首位华人女科学家(Fellow), 曾任AMD首席架构师;软件首席架构师杨建是AMD大中华地区第一位科学家(Fellow),历任AMD、海思等首席架构师,拥有20年大规模芯片及GPU软硬件设计经验。

 沐曦创始人、董事长兼CEO陈维良

产品方面,沐曦第一颗高性能通用GPU芯片于2022年1月顺利流片,采用7nm工艺,以AI推理为主,可应用于人工智能、自动驾驶、工业和制造自动化、智慧城市、自然语言处理、边缘计算等领域,2023年量产。应用于AI训练、科学计算的更高端芯片,研发已进入收尾阶段。

商业化方面,根据官方微信公众号信息,沐曦已经与UCloud优刻得、中国海洋大学信息科学与工程学部、清华集成电路学院达成战略合作协议。此外,沐曦还加入了华为的昇思MindSpore开源社区。

不过,与CPU(中央处理器)一样,由于对算力要求较高,GPU也需要使用最先进的工艺,目前各家均采用台积电代工,产业链可控性不足。而且,国产GPU的部分IP来自于英国芯片设计商Imagination公司的授权,从而芯片研发周期从3-5年,大大缩短至18个月内。

“国内很多企业都在采用GPU IP 授权,但这种芯片并非产业自主,而且海外 IP也很难保障国内客户的信息安全。”天数智芯CTO吕坚平接受钛媒体App独家采访时表示,中国GPU赛道不能忽视“开发全自主、技术广通用”重要性。

沐曦方面则强调,算力是人工智能时代的核心基础设施,高性能和通用性兼备的GPU是最重要的算力组成部分,其以强大的并行数据计算能力和良好的可编程性,成为通用算力引擎。实现高性能通用GPU自主可控,国家算力基建才能保证安全性和自主性。

(本文首发钛媒体App,作者|林志佳)

本文系作者林志佳授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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