一般来说，将芯片这样的重资本支出的项目推向市场需要大量的时间和资金，但对于具有特定背景的创始人来说，投资人愿意冒险尝试。
刚刚， Lemurian Labs 宣布获得了 900 万美元的种子投资，这是一家由前谷歌、英伟达、英特尔以及赛灵思员工创办的初创公司，由 Oval Park Capital 领投，其他投资方包括 Good Growth Capital、Raptor Group和 Alumni Ventures。
Lemurian Labs 成立于 2018年，由 Jay Dawani（CEO）和 Vassil Dimtrov（首席科学家）共同创办，早期构建基于混合 Transformer-卷积的自主机器人基础模型，以及一个管理这些模型端到端生命周期的平台，以便所有机器人公司更轻松地利用 AI。
生成式 AI 的爆发推动了对英伟达 GPU芯片的需求达到历史最高水平，这源于生成式 AI 模型对算力的需求，如果有一款能以更低成本提供类似性能的芯片呢？Lemurian Labs 的目标是构建一款新的芯片，以及相应的软件，以使处理AI工作负载更加容易、高效、便宜，最终更加环保。
Dawani 表示创立 Lemurian Labs 的唯一使命是让每个人都能使用、负担得起且高效的人工智能，它们聚集了人工智能、编译器、数值算法、计算机算术和计算机架构方面的专家来挑战现状，并围绕开发人员的需求全面设计了软件堆栈、数据类型和计算机架构。
Dawani 表示：“从根本上来说，在Lemurian Labs，我们的目标是重新构想加速计算；我们之所以要这样做，是因为我们现有的计算方式开始走到尽头。并不是说它不是一个伟大的架构或范式，而是半导体的物理特性正在与这个范式发生冲突。
Dawani 从15岁开始，就坚信人工智能和机器人将共同对社会产生深远的影响，它们将作为催化剂，让我们能够做出超乎想象的事情。在近 65 年的时间里，该领域一直在努力构建能够接近或超越人类水平的人工智能系统和智能机器人，但始终未能如愿以偿。
深度学习和强化学习的进展让人感觉我们很快就能实现自主机器人，但在从事人工智能领域多年后，开始感到我们似乎停滞不前，当前的方法将不足以满足需求。
Dawani 认为计算原理，就像在计算机架构上开设一堂大师课程一样，计算归结为 3 个要素：“有数学、有内存，还有数据传输，目标是互联。因此，数据存储在内存中，通过互联传输到数学单元进行操作，然后再写回内存，所以这是传统架构的关键点：数据必须传输，”
Lemurian Labs 想要颠覆这种方法，它不想让数据传输到计算资源，而是希望计算资源移动到数据。Dawani 希望实现这一点，他还表示，GPU 最初是为与图形相关的任务而创建的，但随着时间的推移，由于其纯粹的处理能力，它们承担了各种其他角色，因为 GPU 是为某些东西设计的，所以它也试图做其他事情，当试图做所有事情时，在所有事情上都不是那么出色，这实际上是 GPU 的致命弱点。
Lemurian Labs 希望通过改变芯片上的数学来解决这一点。Dawani 认为在芯片开发的早期，工程师们决定采用浮点方法，没有人能够让对数方法起作用。
Dawani 认为将所有昂贵的乘法和除法变成加法和减法，这在硬件中是非常廉价的操作，随之将节省面积和能量，并提高速度以及精度，所有这些特性在尝试降低处理大型语言模型成本时非常有吸引力。
Lemurian Labs 实际上偶然发现了这样一种认识，通过某种构造方式，并扩展大数系统的定义，你实际上可以创建一个精确的解决方案，其尺寸比浮点数更小，更精确，使用相同数量的位数。
Lemurian Labs 采取了缓慢的步伐，首先发布了堆栈的软件部分，他们希望明年第三季度将其普遍可用，硬件部分要困难得多，需要时间和资金来开发、制造和在生产中测试，但目标是在未来几年内实现。
目前 Lemurian Labs 有 24 名员工，多数是具有这种项目背景的高技能技术工程师，在未来几个月内将再招聘 6 名员工，如果一切顺利并获得 A 轮融资，明年会再招聘 35 名员工。
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