新思科技致力于提供前沿工具和技术以赋能客户驱动创新、追求卓越。为此，新思科技携手行业新锐Rebellions，通过将ZeBu硬件加速系统、Virtualizer和VCS集成到Rebellions的新型人工智能软件和硬件验证方法中，助力其在竞争激烈的人工智能硬件领域取得显著突破，充分展现了战略合作的变革潜力。得益于新思科技的技术加持以及自身对创新、灵活性和稳健合作的坚定承诺，Rebellions正蓄势待发，准备引领人工智能加速技术的新一轮浪潮。本文将带您探索Rebellions与新思科技的合作将如何塑造人工智能的未来。
人工智能芯片先锋企业Rebellions
Rebellions总部位于韩国，是聚焦于人工智能芯片的先锋企业，凭借面向数据中心的能效优化解决方案，在竞争激烈的人工智能领域中脱颖而出。自创立之初，Rebellions就以革新人工智能硬件为己任，最初主要聚焦于金融AI领域，尤其是高频交易市场。随后逐步拓宽业务范围至数据中心的人工智能加速器和系统，力求在性能和成本效益方面超越传统GPU设备，提供性能驱动型解决方案。
Rebellions战略的核心在于其对灵活性和客户协作的承诺。不同于众多竞争对手，其设计的人工智能加速器能够适应多种应用场景且不局限于特定算法，同时提升能效和整体性能。这种方法赢得包括韩国电信在内的多家韩国主流IT公司青睐，他们纷纷采用Rebellions的解决方案来构建和增强云服务，以增强其人工智能特性。
突破人工智能市场重围的差异化技术
Rebellions技术优势的核心源自其专有的人工智能核心架构，该架构旨在实现更优的能源效率和适应性。不像传统的GPU架构对某些算法未能充分利用资源，Rebellions借助更小巧灵活的芯片，能够有效处理各种人工智能工作负载，同时避免不必要的功耗。这种灵活性对于从计算机视觉到聊天机器人等应用都至关重要，使得Rebellions的解决方案对寻求将AI集成到其产品中的广泛的IT服务供应商具有吸引力。
此外，Rebellions与三星生态系统建立了战略联盟，利用先进的代工厂技术，并从三星获得HBM3E内存等关键组件。这一合作不仅提升了Rebellions产品的性能和可靠性，还确保了稳健的供应链，对于扩大业务规模和满足市场需求至关重要。
借助ZeBu和Virtualizer进行芯片验证
为了实现出色的芯片设计和验证，Rebellions与新思科技紧密合作。此次合作主要围绕新思科技的ZeBu硬件加速、Virtualizer和VCS解决方案展开，这些是芯片设计和软件开发过程中的关键工具。通过联合使用ZeBu与Virtualizer，Rebellions能够在虚拟环境中对其人工智能加速器执行人工智能工作负载的功能进行仿真和验证，从而显著加速验证过程。
Rebellions面临的挑战不仅在于设计创新的人工智能加速器，还需要在大规模上验证其功能和性能。ZeBu平台在这方面发挥了关键作用，令Rebellions的开发者能够在早期阶段对复杂的工作负载进行硬件加速，同时构建成熟的全栈式软件环境。这种方法不仅缩短了产品上市时间，还提高了最终产品的可靠性。
Rebellions目前正专注于验证其最新创新成果REBEL-Quad芯片，该芯片旨在保持能效的同时，尽可能提高性能。ZeBu的硬件加速过程使Rebellions能够模拟各种真实场景，确保芯片在不同应用和工作负载条件下均能满足严格的性能基准。
ZeBu和Virtualizer为Rebellions带来诸多关键优势：
加速验证：通过硬件加速，Rebellions能够检测到传统仿真中可能被忽视的功能和性能错误，尤其在涉及大规模神经网络或复杂矩阵运算的场景中。
可扩展性和灵活性：尽管Rebellions起初专注于单个小芯片验证，但仍计划扩展其硬件加速范围，涵盖REBEL-Quad芯片的更大规模配置。这种可扩展性（包括利用ZeBu Cloud）对于Rebellions验证其不断扩大的产品线，从而占据更多市场份额至关重要。
协作支持：与新思科技的协作对Rebellions的成功发挥了关键作用。新思科技应用工程团队提供了专门支持，确保Rebellions能够充分发挥ZeBu和Virtualizer平台在其特定用例中的潜力。
未来展望与扩张计划
展望未来，Rebellions有望实现进一步扩张，计划进军日本、美国和中东等主要国际市场。Rebellions积极参与全球人工智能峰会和会议，彰显了其建立全球影响力和促进新合作的决心。
Rebellions与新思科技密切合作，将ZeBu和Virtualizer融入其芯片设计工作流程，充分诠释了面向复杂人工智能工作负载的人工智能硬件协同创新典范。凭借硬件加速技术的前沿优势，Rebellions不仅提升了其人工智能加速器的性能和可靠性，还加快了上市步伐。随着Rebellions的持续创新和业务扩展，其与新思科技的合作变得愈发关键，不仅有助于应对人工智能芯片设计复杂性挑战，同时还满足了全球IT市场不断变化的需求。
