今天小编分享的互联网经验：解决芯片编译技术“卡脖子”问题，「中科加禾」获数千万元融资，欢迎阅读。
文｜武静静
编辑｜邓咏仪
36 氪获悉，「中科加禾」近日完成数千万元天使轮融资，本轮由元禾原点领投，新尚资本、中科院创投、晨山资本、BV 百度风投跟投，指数资本继续担任独家财务顾问。本轮融资资金计划用于产品研发和公司运营。
中科加禾创立于 2023 年，致力于打造面向大模型领網域的国产编译工具以及配套的軟體适配及优化工具。公司创始团队是中科院计算所最早期做编译器研发的人员，创始人崔慧敏毕业于清华大学计算机系，是中科院计算所编译团队负责人，在芯片和编译器领網域顶级会议和期刊发表论文三十多篇。
编译器在人工智能中扮演着至关重要的角色。在大模型的训练和推理过程中都离不开编译器，它就像 " 指挥者 " 一样，能够将复杂的计算任务映射到芯片，从而高效地完成模型训练和推理。
当下，大模型时代底层的算力主要由 GPU 主导，NVIDIA 一家独大，不仅提供编译器，还提供了包括编程语言在内的一整套 CUDA 系统和配套工具链。如今英伟达也在通过增加各种限制举措，想法设法的加强自己的垄断地位—— 3 月 5 日，一则英伟达的 " 封杀令 " 引发了市场热议，外媒报道称，英伟达决定禁止在其他硬體平台上使用翻译层运行其 CUDA 应用程式。
一位业内人士告诉 36 氪，此举无疑是英伟达进一步强调了 CUDA 生态和工具链的物权，对于国内市场而言，接下来也要更加聚焦在自身的芯片生态构建上。
中科加禾看中的就是当下国产芯片在推动大模型技术落地过程中，属于国产芯片生态构建和落地的机会。
目前，中科加禾产品线定位是打造通用化、低成本、高性能的基础軟體工具链，为用户提供 AI 应用跨多种 CPU、GPU、NPU 执行的统一軟體平台，补齐国产芯片生态体系的缺失环节。
市场定位方面，中科加禾是基于统一的、模块化的中间层平台，向上接入丰富的 AI 应用；向下适配更多的硬體平台，解除应用、基础軟體、硬體之间的强绑定，在 AI 芯片的碎片化生态孤岛之间建立桥梁。
" 编译技术、编程框架和编程语言是芯片推向应用的必要选项，大模型时代，编译技术能够促进芯片性能提升、跨平台优化及安全性增强。由于国产芯片架构的多样性以及与英伟达架构之间的差异，因此需要适配国产芯片的工具軟體的存在"，创始人崔慧敏告诉 36 氪。
在她看来，以往国内市场对算子定制化开发的需求巨大，阻碍编译层形成规模化效益。而由大模型时代带来的技术路线变化和基础軟體更新，使市场对编译技术和軟體工具链有了更高的要求。为 AI 应用提供端到端的生态支持，帮助大模型更高效地完成工程落地，使每颗国产芯片都能融入人工智能主流生态，是市场的迫切需要。
商业化发展方面，崔慧敏透露，接下来，公司一方面会加速构建軟體栈，加快与 AI 生态伙伴的合作；另一方面将推动编译技术纳入算力基础设施的建设，让軟體工具链的收费模式更加明朗化。
本轮融资领投方元禾原点合伙人乐金鑫表示，基于对人工智能时代长期布局的美好愿景以及致力于推动自主创新和可控的产业使命，元禾原点坚定的与中科加禾崔老师团队携手合作，鉴证我国在人工智能基础算力生态的发展上补齐重要一环。中科加禾突破性的技术实现及商业落地将大力推动我国自主算力产业的发展，并为即将爆发的人工智能广泛应用带来效率提升！
新尚资本表示，政府在工作报告中首次提出了 " 人工智能 +" 的行动，在国家的大力支持下，AI 产业链国产化、自主化成为了重要的攻坚点。中科加禾很好的顺应了这一产业趋势，所提供的编译器等国产基础軟體产品很好地串联起产业链国产化的上下游，具有重要战略意义。
中科院创投表示，大模型热潮带来 AI 基础軟體的更新迭代需求，也为编译器带来新的市场机会。中科加禾基于全链路编译优化技术，提供大模型训练推理加速及算子自动生成工具产品，致力于提高算力使用效率，突破大模型应用落地的算力瓶颈。中科加禾团队来自中科院计算所编译实验室，拥有 20 余年的编译领網域研究及产业化经验，构建了独特的技术壁垒。目前产品已经在头部客户形成商业化订单，下一步将推动产品规模化落地。我们看好中科加禾在 AI 基础軟體赛道的独特优势。
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