Blaize
Blaize由曾任職英特爾(Intel)圖形部門12年的Dinakar Munagala於2010年初創立。日前甫獲Samsung Catalyst Fund、Temasek、GGV Capital、Denso、Daimle等共同投資8,700萬美元。Blaize表示，自家圖形流處理器(Graph Streaming Processor)是首顆能夠在單一系統中同時執行多個AI模型和工作流程的處理器。
該晶片克服了AI處理成本和晶片尺寸挑戰，提供比現有解決方案高出10~100倍的效能。首批商用產品已於8月推出，包括應用於邊緣伺服器的X1600E與X1600P加速器平台，和應用於小型邊緣裝置的Pathfinder P1600嵌入式系統模組(SOM)等。
Cerebras Systems
Cerebras成立於2016年，創辦人暨執行長Andrew Feldman曾負責領導超微(AMD)資料中心伺服器解決方案部門與伺服器CPU部門。Cerebras 2019年秋發表的Wafer Scale Engine(WSE)晶片除了內含1.2兆顆電晶體，和40萬顆針對AI/DL訓練模型進行最佳化的處理核心外，還包含32GB高速SRAM記憶體。
WSE晶粒面積高達46,225平方公釐，需要運用整片12吋晶圓來製造。基於WSE晶片的CS-1運算系統也已在美國能源部Argonne國家實驗室部署完成。Cerebras與美國國家能源技術實驗室(NETL)合作建造的新超級電腦運行速度，要比美國Joule 2.0超級電腦快上200多倍。
Flex Logix Technologies
致力於發展高吞吐量、低功耗、低成本神經網路推論解決方案的Flex Logix Technologies創立於2014年。推出用於邊緣設備的AI推論晶片InferX X1資料吞吐量，是NVIDIA Jetson Xavier晶片的11倍，晶片面積則是僅有7分之1，並且成本也要低得多。除了InferX X1晶片外，該公司還推出支援最佳化和應用程式的軟體工具。
Flex Logix表示，InferX X1晶片會以搭載有LPDDR4.x DRAM的PCIe介面卡形式供應。其中已開始送樣的InferX X1P1介面卡會配備單顆InferX X1晶片，預計2021年中期送樣的InferX X1P4則會配備4顆InferX X1晶片。
Graphcore
Graphcore創立於2014年，總部位於英國Bristol。繼先前推出採16奈米節點製程的首代智慧處理單元(IPU)MK1 GC2後，日前推出採7奈米節點製程製造的新一代MK2 GC200晶片。MK2 GC200內含594億顆電晶體數，1,472顆IPU核心，和900MB處理器內記憶體。
Graphcore不直接銷售MK2 GC200晶片，而是以由4顆MK2 IPU和基於安謀(ARM)Cortex-A 4核系統單晶片(SoC)架構的IPU-Gateway SoC所構成的單機架單元(Rack-Unit)M2000 IPU-Machine產品形式銷售。
由8台M2000構成的整體系統售價雖然較NVIDIA DGX A100系統高出30%，但該系統在FP32運算與AI運算上的效能，分別為單台DGX A100的12倍與3倍以上。目前Graphcore已與Penguin Computing、Lambda、Dell Technologies和Atos等系統或OEM業者達成合作協議。
Hailo
成立於2017年，總部位於以色列特拉維夫的Hailo，專注於開發能夠為邊緣裝置提供資料中心效能的突破性專業深度學習微處理器。該公司新一代Hailo-8晶片運算速度可達26TOPS。基於Hailo-8的AI模組在多種標準神經網路基準測試中的效能表現，都大幅高於英特爾Myriad-X模組和Google Edge TPU模組。
Hailo成立迄今已獲得8,790萬美元投資，主要投資者包括瑞士ABB、日本NEC、英國Latitude Ventures，以及以色列企業家Zohar Zisapel和汽車進口商Delek Motors等。
Kneron
Kneron致力於為智慧家庭、智慧監控、機器人、無人機和IoT設備設計和開發整合軟／硬的邊緣AI解決方案。繼7月公布AI共享平台KNEO後，8月推出支援完整自然語言處理和增強視訊處理功能的新一代Kneron KL720晶片。基準測試顯示，該晶片效能較競爭對手Edge TPU邊緣運算晶片高出4倍以上。目前Kneron KL720晶片已開始送樣。
Kneron主要投資者包括阿里巴巴創業者基金、中華開發資本國際、奇景光電、高通(Qualcomm)、中科創達、紅杉資本子基金Cloudatlas、創業邦，以及維港投資等，合計共獲7,370萬美元投資。
LeapMind
有別於其他業者，總部位於日本東京的LeapMind，主要是為特用IC(ASIC)和FPGA設計超低功耗AI推論加速器。整合該IP的晶片在運行AI模型時，能夠以1~2位元較小資料形式來達到與8位元資料形式幾乎完全一致的精度(accuracy)。這意味著，能夠在不需要尖端半導體製程技術和專門單元庫支援的情況下，運行AI模型。
該公司Efficiera IP，以及相應軟體開發和其他工具和服務套件預計會於2020年底前上市。LeapMind主要投資者包括英特爾創投(Intel Capital)、Visionnaire Ventures、NTT Data、Innovative Ventures Fund Investment等。
SambaNova Systems
SambaNova Systems共同創辦人暨執行長Rodrigo Liang曾任甲骨文(Oracle)資深副總裁與昇陽電腦(Sun Microsystems)副總裁。該公司軟體定義分析平台可以為任何機器學習訓練，推論或分析模型提供最佳效能。
雖然SambaNova並未直接推出AI晶片產品，但透過其AI演算法進行最佳化設計的客製化晶片，可使晶片運算能力、功耗和尺寸等方面表現優於GPU。成立以來已獲得4.65億美元投資。主要投資者包括英特爾創投、Google Ventures、Atlantic Bridge Capital、BlackRock、Redline Capital Management等。
SiMa.ai
SiMa.ai由曾擔任AI加速器新創業者Groq營運長和賽靈思(Xilinx)高層的Krishna Rangasayee於2018年創立。致力在嵌入式邊緣應用中以極低功耗提供高效能機器學習推論運算。SiMa.ai表示，其機器學習系統單晶片(MLSoC)是首顆結合高效能、低功耗和硬體安全性的晶片。相較於業界其他方案，MLSoC平台運算功耗效率提高了30倍以上。主要投資者包括Dell Technologies Capital、+ND Capital、Amplify Partners、Wing Venture Capital等。
Tenstorrent
創立於2016年的Tenstorrent，總部位於加拿大多倫多。透過自家獨特技術所共同設計的硬體、軟體和AI演算法，能夠為從資料中心到雲端邊緣的AI工作負載提供更高的效能。Tenstorrent表示，採用條件式執行架構(conditional execution architecture)的Grayskull AI處理器能夠動態消除不必要的運算，將深度學習運算效能提升到新的水準。已由Eclipse Ventures和Real Ventures等投資者籌集到3,450萬美元資金。
