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专注存算一体芯片研发,「知存科技」如何打破AI芯片困局?


创始人王绍迪和郭昕婕二人,是夫妻亦是战友。
 
夫妇均毕业于北京大学信息科学技术学院微电子专业,本科毕业后二人选择共同赴美留学。
王绍迪进入加州大学洛杉矶分校攻读博士学位,研究新型存储器,而郭昕婕选择了加州大学圣塔芭芭拉分校,专注研究基于NOR Flash的存算一体芯片技术,并于2016年研发出了全球第一个多层神经网络的存算一体深度学习芯片技术,首次完成了存算一体的芯片验证。
 
2017年,王绍迪产生了归国创业的想法,并于同年携妻子回国创立了「知存科技」,正式进军存算一体芯片市场,致力于开发基于浮栅技术的数模混合存算一体AI芯片,使芯片运算过程中无需缓存、内存和逻辑运算,彻底消除冯·诺依曼计算架构瓶颈,真正意义上提高运算效率,降低成本。
 
“在传统冯·诺伊曼体系结构中,数据需要从处理单元外的存储器提取,处理完之后再写回存储器,速度慢、耗能高,这是低功耗和高性能之间的矛盾关键点,”王绍迪告诉创业邦:“而存算一体芯片是新型的计算架构,可以使存储器同时拥有计算和存储功能。”
 
举例来说,以前需要3~4个模块搭载在一起进行存储和计算,数据需要从处理单元外的存储器提取,而有了存算一体技术,一个芯片足以打通存算环节。由此,可以避免数据反复搬运,能大幅提升能效,降低设计难度。
 
创立之初,国内芯片市场的热点主要集中国产替代,新型应用芯片类似存算一体芯片十分小众,但王绍迪却始终看好该领域,王绍迪介绍,这背后的原因有二:
 
其一,2016年AI芯片市场规模约10亿美金,预计2025年将达到300~400亿美金规模,复合年均增长率大于50%,市场潜力巨大。
 
其二,由于存算一体芯片还处于市场空白阶段,并无头部巨头垄断趋势,较其他类型芯片生产周期更长,行业竞品普遍产品化能力较弱,而知存科技已经历六次流片,产品即将上市,具有明显的先发优势。
 
王绍迪坦言,在存算一体芯片研发中,“如何设计存储器,使其具备处理器的运算能力”是最重要也是最难的部分。这一过程不仅涉及到存储器和模拟电路的设计,还要求企业对芯片不断迭代、修改和优化。这是知存科技近两年做的事。
 
据透露,知存科技已于年初成功发布了全球首个MemCore001和MemCore001P 两款智能语音芯片样本,支持智能语音识别、语音降噪、声纹识别等多种智能语音应用。
该系列芯片算力是传统芯片的100倍,运行功耗小于300uA,待机功耗小于10uA,可大规模应用于电池供电的小型智能设备、可穿戴设备和有源供电的智能家电、智能控制等设备。

最新消息称,该系列芯片将于近三个月内实现量产,预计年产能可达500万片。
 
而谈及终端侧的应用问题,王绍迪表示,知存科技主要在高端手机、家电、手表等可穿戴电子科技场景布局。
 
一方面,电子可穿戴领域的AI应用较多,相关设备需要同时跑3~5个AI算法,在此过程中,知存科技的存算一体芯片能够在高算力、低功耗的情况下完成这些动作,相较同类芯片产品具有明显优势;
 
同时,在战略层面,电子科技下游客户需求端的功能需求类似,主要关注功能升级和外观小型化程度等方面。对此,知存科技可重点在功能性满足等方面发力,助力企业客户强化竞争差异化和壁垒。
现阶段,知存科技已与国内消费电子领域的两家头部企业展开合作,通过芯片+定制优化合作配套服务的模式对外输出,预计一年内可实现规模化营收。
 
除此之外,知存科技还将在今年下半年推出应用于可穿戴和移动设备的MemCore101芯片,并于明年推出针对电池驱动设备所使用的智能视觉芯片MemCore201芯片。这两款芯片可在低功耗的情况下提高算力50倍,为电池驱动设备赋能强力AI运算,延长待机时间的同时增加智能化功能。
 
成立三年,知存科技团队已有70人规模,研发人员占比超过60%,其中50%以上拥有硕士和博士学位。核心成员大部分拥有10年以上产业经验,毕业于美国加州大学,洛桑理工、清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、华中科大等国内外知名高校。
 
据悉,知存科技已于2017年、2018年先后获得由产业资本领投的三轮融资,资方包括中芯聚源、普华资本、科大讯飞、招商局创投、三峡鑫泰、启迪之星、名建致真等。
 
面向未来,知存科技会继续优化底层技术,尽快实现大规模落地,提高市场占比,在低功耗、高算力、实时性要求较高的领域推动技术发展。
点击小程序,查看项目详情
图片来源:知存科技、图虫
本文作者:王涵,关注企业服务、消费新零售和前沿科技领域。报道相关,欢迎来撩,微信:13699196712,请注明来意。


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