【案例】光电兼修的Alpha Cen，如何应对上升期的甜蜜烦恼？

Alpha Cen（比邻星光）是一家挺酷的公司，专注于超表面技术芯片研发。

所谓超表面芯片，就是通过控制类似下图的一个个独立纳米级别单元实现光操控。用微纳光学超表面技术能够平面化集成唯一还不在wafer上的光学器件，这意味着，在同一家Fab厂里可以制造完成一个完整的光电系统产品，且更轻便，更智能。

既要掌握光，又要掌握电，做光电系统整合；

既掌握了主动式超表面技术，还掌握了被动式；

没有任何一家Fab厂有现成的PDK，需要自己开发；

技术壁垒极高，之前没有人做过，未来的有些应用领域现在甚至无法想象。

Alpha Cen的两位创始人，都喜欢做一些有挑战性的事情。一位精通光学领域，一位精通电学领域，多年老友，一拍即合。

Alpha Cen的目标是把他们掌握的技术，从一个日常生活中不存在的状态，变成所有人一睁眼，无所不在。

目前，他们是国内甚至全球走得最快最远的。BTW，7月份已经量产。

Alpha Cen的甜蜜烦恼

一、所在领域和公司都处于上升期，未来变化大

超表面芯片这个领域，尤其是光学部分，目前并不是一个成熟的行业，不论在学术界还是产业界都在飞速发展中，可以说是日新月异。

所以，研发团队需要持续探索，尝试开发新的东西，走新的技术路线。同时，持续迭代和优化。

对Alpha Cen来说，未来发展速度和规模很难提前预测，变化可能很大，需要整个公司研发架构具备高度灵活性和扩展性，来应对产品的持续迭代需求和公司规模的不断扩张。

 

二、光学团队和电学团队，双线并行

光学团队主要使用自有研发环境：一些大任务跑不动，本地工作站打架，管理成本高，整体效率低。而且对GPU的需求也是个问题。

电学部分现在是由外包团队完成。需要有一套相对独立的研发环境，同时Alpha Cen内部能对整个团队进行管理和控制。

两个团队对研发工具、研发环境的需求可以说完全不同。

左手是现在，右手是未来

一、兼容现在与未来的研发架构，极具弹性

员工上手其实都是非常快的，而且可以很好地去调配资源，不需要一些云的技术基础才能去用这些。如果我们用其他平台，更多地是要自己动手去把东西完成掉。——光学研发负责人  胥博瑞

光学团队负责人胥博在各个云上都有开账号，自己做一些调研和尝试，对于公有云和速石产品的差别认知和青芯半导体杨总差不多，觉得我们产品整体性非常高，方便用户迅速上手，有兴趣可以戳回去看一下   青芯半导体如何在N个项目间游走平衡？ 

对Alpha Cen来说，更重要的是这套研发架构对现在&未来的兼容性与极强的弹性。

1. 用户数，从几人到数百人

使用人数具备弹性

，可上可下，从几人到数百人，足以应对Alpha Cen未来的规模扩张需求。

2. 资源层，从0到数万核

我们的全球资源中心，能提供海量的CPU、GPU、TPU等异构资源，且资源使用弹性极大，从0到数万核。对研发人员来说，如果公司允许，用户有充分的空间探索不同技术路线，进行足够多的尝试，最大可能寻求更优解。

而且，针对不同用户，可以有不同权限设置，方便公司进行管理与控制

3. 地理位置，支持国内外多地协同

我们支持多个国内研发中心+多个海外研发中心的全球化协同。这一点，和Alpha Cen的长期规划不谋而合。

二、光学团队与电学团队，一套产品就够了

设置好之后存在感就很低了，这是好工具的体现。——Alpha Cen创始人 王璠

我们支持的芯片业务，包括且不限于ASIC、SoC、FPGA、数模混合、低功耗IoT等产品。现在，可能需要加上一种特别的产品：超表面芯片。

Alpha Cen的两个研发团队：

光学团队主要做光学计算和仿真，跑的是光学类CAE应用，还有一些自研工具，目前使用的是Windows环境。

电学团队主要是使用EDA工具进行常规芯片威廉希尔官方网站 设计，是Linux环境。

这里面隐含了三个点：

1. 两种类型应用的优化与支持，以及workflow的自定义能力；

2. CAE与EDA两类研发环境的快速上线与R&D-IT能力；

3. 内部研发与外包团队，不同团队的管理与协同。

三、效率提升，机器换时间

以前我们工作，如果本地的话，一台机子要跑一个星期，但（现在）可以开 10 台机子跑一天。这就是用你们平台最大的一个需求。——光学研发负责人  胥博瑞

在超表面技术领域，全球目前都在一个起跑线上。

对于上升期的Alpha Cen来说，机器换时间可能不仅仅是一个选择，迭代频率和整体项目进度的加速，才能保持在这个领域的领先位置。

这种随开随用的使用方式，也很符合研发设计有周期性波峰波谷的规律。

比如一个临时突发的算力需求，之前在本地需要1周才能做完的仿真项目，云上2天就完成了。

关于效率提升的效果：

第一步，他们已经实现从单台机器到多台机器的并行计算。

为了进一步提升计算效率，榨干每一台机器，光学团队正在把一些工具从Windows环境转到Linux环境里来运行，实现从单机——多台单机——真正分布式计算的终极转换。

更多关于分布式计算原理  揭秘20000个VCS任务背后的“搬桌子”系列故事

另一方面，GPU资源的保障，也对光学计算起到了很强的加速能力

四、日常数据运营分析，该省省，该花花

我们对日常数据统计与运营分析管理，能实现问题可追溯，可追踪，降低成本，提升整体项目管理效率。

俗话说的好，骑自行车去酒吧——该省省，该花花。

有些数据，不看不知道，一看吓一跳。

比如，根据研发工程师经验，有个任务需要使用96C的机器来跑任务。

而根据我们对日常运行数据的监控，发现CPU使用率一直很低，建议使用48C就够了。

运行成本瞬间降低50%，立竿见影。

点击查看 另一个监控帮你省钱的例子

这里还有一个关于云上和本地使用习惯的问题，有些每天都会用，但是实际用的时间不长的机器，按需购买是更划算的，不需要买包年包月。

下一步，还有很多可能……

一、混合云模式：本地与云端的统一管理

Alpha Cen既有本地，也在使用云资源，目前是各管各的状态。

下一步，他们期望把本地和云端统一管理起来，降低环境维护及管理成本，释放管理者精力，提升整体效率。

我们的产品能够快速帮助用户在本地和云端构建一整套高效易用的混合云研发环境，实现资源统一自动化管理（不需要人工干预）。同时，支持Burst to Cloud动态资源扩充，能够在任务资源不足时溢出到云端，满足用户的突发或弹性资源需求。

当事人胥博表示：全部用一套我简直不要太开心。

二、超表面技术的AI+

作为一家热爱挑战，积极探索前沿领域的创业公司，AI这条产品技术路径，在Alpha Cen的roadmap里自然是题中应有之义。

我们的MLOps模块支持企业从ML/LLM模型构建、大规模训练到最终部署，能帮助他们缩短AI项目的研发周期，实现快速迭代，帮助企业更快地将AI产品投入生产环节，实现自身商业价值。

Take Away

1. Alpha Cen团队选择回国创业，看重的就是国内完整的产业链。按创始人王总的原话：“我在美国买个胶水都要等两个星期，现在找个跑腿就半个小时。像这种跟供应链和客户都需要紧密结合的事情，全球最好的地方就是中国。”

2. 作为一家走在行业前沿的上升期公司，Alpha Cen对于未来有很多不确定性，加上团队目前处在探索阶段，需要不少留白和腾挪空间。一套具备充分弹性，足以应对各种变化的研发架构，对于这样一家公司来说非常合适。

关于Alpha Cen

Alpha Cen成立于2021年，是全球范围内为数不多拥有包括Fab厂开发制程、工艺、封装方法和光电系统集成方法在内的多项知识产权专利的初创企业。在2023年7月，Alpha Cen成为全国第一家全线拉通近红外超表面量产产线的公司，实现被动式超透镜量产。这也是目前唯一由中国公司设计，从Fab到封装再到测试，全部采用本土大型量产CMOS供应链的超透镜产品。

Alpha Cen团队汇集了微纳光学超表面和光电半导体行业的明星成员，集结来自加州理工学院、斯坦福、Apple、德州仪器、英飞凌、ams OSRAM、中芯国际等众多世界知名科研院所和行业头部公司跨学科人才和产业专家。Alpha Cen的核心团队有着平均10年以上的微纳光学、光电芯片和整机光电产品的量产经验，具备从设计到生产制造，再到系统集成和量产的全栈研发能力。

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