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【案例】光電兼修的Alpha Cen,如何應對上升期的甜蜜煩惱?

jf_01684537 ? 來源:jf_01684537 ? 作者:jf_01684537 ? 2023-09-15 16:10 ? 次閱讀

Alpha Cen(比鄰星光)是一家挺酷的公司,專注于超表面技術芯片研發。

所謂超表面芯片,就是通過控制類似下圖的一個個獨立納米級別單元實現光操控。用微納光學超表面技術能夠平面化集成唯一還不在wafer上的光學器件,這意味著,在同一家Fab廠里可以制造完成一個完整的光電系統產品,且更輕便,更智能。

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既要掌握光,又要掌握電,做光電系統整合;

既掌握了主動式超表面技術,還掌握了被動式;

沒有任何一家Fab廠有現成的PDK,需要自己開發;

技術壁壘極高,之前沒有人做過,未來的有些應用領域現在甚至無法想象。

Alpha Cen的兩位創始人,都喜歡做一些有挑戰性的事情。一位精通光學領域,一位精通電學領域,多年老友,一拍即合。

Alpha Cen的目標是把他們掌握的技術,從一個日常生活中不存在的狀態,變成所有人一睜眼,無所不在。

目前,他們是國內甚至全球走得最快最遠的。BTW,7月份已經量產。

Alpha Cen的甜蜜煩惱

一、所在領域和公司都處于上升期,未來變化大

超表面芯片這個領域,尤其是光學部分,目前并不是一個成熟的行業,不論在學術界還是產業界都在飛速發展中,可以說是日新月異。

所以,研發團隊需要持續探索,嘗試開發新的東西,走新的技術路線。同時,持續迭代和優化。

對Alpha Cen來說,未來發展速度和規模很難提前預測,變化可能很大,需要整個公司研發架構具備高度靈活性和擴展性,來應對產品的持續迭代需求和公司規模的不斷擴張。

二、光學團隊和電學團隊,雙線并行

光學團隊主要使用自有研發環境:一些大任務跑不動,本地工作站打架,管理成本高,整體效率低。而且對GPU的需求也是個問題。

電學部分現在是由外包團隊完成。需要有一套相對獨立的研發環境,同時Alpha Cen內部能對整個團隊進行管理和控制。

兩個團隊對研發工具、研發環境的需求可以說完全不同。

左手是現在,右手是未來

一、兼容現在與未來的研發架構,極具彈性

員工上手其實都是非??斓?,而且可以很好地去調配資源,不需要一些云的技術基礎才能去用這些。如果我們用其他平臺,更多地是要自己動手去把東西完成掉?!鈱W研發負責人胥博瑞

光學團隊負責人胥博在各個云上都有開賬號,自己做一些調研和嘗試,對于公有云和速石產品的差別認知和青芯半導體楊總差不多,覺得我們產品整體性非常高,方便用戶迅速上手,有興趣可以戳回去看一下 青芯半導體如何在N個項目間游走平衡?

對Alpha Cen來說,更重要的是這套研發架構對現在&未來的兼容性與極強的彈性。

1. 用戶數,從幾人到數百人

使用人數具備彈性

,可上可下,從幾人到數百人,足以應對Alpha Cen未來的規模擴張需求。

2. 資源層,從0到數萬核

我們的全球資源中心,能提供海量的CPU、GPU、TPU等異構資源,且資源使用彈性極大,從0到數萬核。對研發人員來說,如果公司允許,用戶有充分的空間探索不同技術路線,進行足夠多的嘗試,最大可能尋求更優解。

而且,針對不同用戶,可以有不同權限設置,方便公司進行管理與控制

3. 地理位置,支持國內外多地協同

我們支持多個國內研發中心+多個海外研發中心的全球化協同。這一點,和Alpha Cen的長期規劃不謀而合。

二、光學團隊與電學團隊,一套產品就夠了

設置好之后存在感就很低了,這是好工具的體現?!狝lpha Cen創始人 王璠

我們支持的芯片業務,包括且不限于ASIC、SoC、FPGA、數?;旌?、低功耗IoT等產品?,F在,可能需要加上一種特別的產品:超表面芯片。

Alpha Cen的兩個研發團隊:

光學團隊主要做光學計算和仿真,跑的是光學類CAE應用,還有一些自研工具,目前使用的是Windows環境。

電學團隊主要是使用EDA工具進行常規芯片電路設計,是Linux環境。

這里面隱含了三個點:

1. 兩種類型應用的優化與支持,以及workflow的自定義能力;

2. CAE與EDA兩類研發環境的快速上線與R&D-IT能力;

3. 內部研發與外包團隊,不同團隊的管理與協同。

三、效率提升,機器換時間

以前我們工作,如果本地的話,一臺機子要跑一個星期,但(現在)可以開 10 臺機子跑一天。這就是用你們平臺最大的一個需求?!鈱W研發負責人 胥博瑞

在超表面技術領域,全球目前都在一個起跑線上。

對于上升期的Alpha Cen來說,機器換時間可能不僅僅是一個選擇,迭代頻率和整體項目進度的加速,才能保持在這個領域的領先位置。

這種隨開隨用的使用方式,也很符合研發設計有周期性波峰波谷的規律。

比如一個臨時突發的算力需求,之前在本地需要1周才能做完的仿真項目,云上2天就完成了。

關于效率提升的效果:

第一步,他們已經實現從單臺機器到多臺機器的并行計算。

為了進一步提升計算效率,榨干每一臺機器,光學團隊正在把一些工具從Windows環境轉到Linux環境里來運行,實現從單機——多臺單機——真正分布式計算的終極轉換。

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更多關于分布式計算原理揭秘20000個VCS任務背后的“搬桌子”系列故事

另一方面,GPU資源的保障,也對光學計算起到了很強的加速能力

四、日常數據運營分析,該省省,該花花

我們對日常數據統計與運營分析管理,能實現問題可追溯,可追蹤,降低成本,提升整體項目管理效率。

俗話說的好,騎自行車去酒吧——該省省,該花花。

有些數據,不看不知道,一看嚇一跳。

比如,根據研發工程師經驗,有個任務需要使用96C的機器來跑任務。

而根據我們對日常運行數據的監控,發現CPU使用率一直很低,建議使用48C就夠了。

運行成本瞬間降低50%,立竿見影。

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點擊查看另一個監控幫你省錢的例子

這里還有一個關于云上和本地使用習慣的問題,有些每天都會用,但是實際用的時間不長的機器,按需購買是更劃算的,不需要買包年包月。

下一步,還有很多可能……

一、混合云模式:本地與云端的統一管理

Alpha Cen既有本地,也在使用云資源,目前是各管各的狀態。

下一步,他們期望把本地和云端統一管理起來,降低環境維護及管理成本,釋放管理者精力,提升整體效率。

我們的產品能夠快速幫助用戶在本地和云端構建一整套高效易用的混合云研發環境,實現資源統一自動化管理(不需要人工干預)。同時,支持Burst to Cloud動態資源擴充,能夠在任務資源不足時溢出到云端,滿足用戶的突發或彈性資源需求。

當事人胥博表示:全部用一套我簡直不要太開心。

二、超表面技術的AI+

作為一家熱愛挑戰,積極探索前沿領域的創業公司,AI這條產品技術路徑,在Alpha Cen的roadmap里自然是題中應有之義。

我們的MLOps模塊支持企業從ML/LLM模型構建、大規模訓練到最終部署,能幫助他們縮短AI項目的研發周期,實現快速迭代,幫助企業更快地將AI產品投入生產環節,實現自身商業價值。

Take Away

1. Alpha Cen團隊選擇回國創業,看重的就是國內完整的產業鏈。按創始人王總的原話:“我在美國買個膠水都要等兩個星期,現在找個跑腿就半個小時。像這種跟供應鏈和客戶都需要緊密結合的事情,全球最好的地方就是中國?!?/p>

2. 作為一家走在行業前沿的上升期公司,Alpha Cen對于未來有很多不確定性,加上團隊目前處在探索階段,需要不少留白和騰挪空間。一套具備充分彈性,足以應對各種變化的研發架構,對于這樣一家公司來說非常合適。

關于Alpha Cen

Alpha Cen成立于2021年,是全球范圍內為數不多擁有包括Fab廠開發制程、工藝、封裝方法和光電系統集成方法在內的多項知識產權專利的初創企業。在2023年7月,Alpha Cen成為全國第一家全線拉通近紅外超表面量產產線的公司,實現被動式超透鏡量產。這也是目前唯一由中國公司設計,從Fab到封裝再到測試,全部采用本土大型量產CMOS供應鏈的超透鏡產品。

Alpha Cen團隊匯集了微納光學超表面和光電半導體行業的明星成員,集結來自加州理工學院、斯坦福、Apple、德州儀器、英飛凌、ams OSRAM、中芯國際等眾多世界知名科研院所和行業頭部公司跨學科人才和產業專家。Alpha Cen的核心團隊有著平均10年以上的微納光學、光電芯片和整機光電產品的量產經驗,具備從設計到生產制造,再到系統集成和量產的全棧研發能力。

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