存算一體大算力AI芯片將逐漸走向落地應用

這是存算一體在大算力方向的一大進展,早在一年前,就有行業(yè)人士談到,存算一體當下落地應用的主要還是算力比較小的A芯片,用于終端語音等一些場景,不過未來存算一體芯片算力將會增加,應用將逐漸從終端、到邊緣再到云端。

本文來自電子發(fā)燒友網(wǎng),作者/李彎彎。

前不久,后摩智能宣布,其自主研發(fā)的業(yè)內(nèi)首款存算一體大算力AI芯片成功點亮,并成功跑通智能駕駛算法模型。

這是存算一體在大算力方向的一大進展,早在一年前,就有行業(yè)人士談到,存算一體當下落地應用的主要還是算力比較小的A芯片,用于終端語音等一些場景,不過未來存算一體芯片算力將會增加,應用將逐漸從終端、到邊緣再到云端。

如今已經(jīng)有多家存算一體企業(yè)致力于大算力AI芯片方面的探索,包括上述提到的后摩智能,還有億鑄科技、杭州智芯微、千芯科技等。

后摩智能

后摩智能成立于2020年底,專注于存算一體技術大算力AI芯片研發(fā),提供大算力、低功耗的高能效比芯片及解決方案,應用于智能駕駛、泛機器人等邊緣端,及云端推理場景。

2021年8月后摩智能宣布完成首款芯片驗證流片,2022年5月23日自主研發(fā)的業(yè)內(nèi)首款存算一體大算力AI芯片成功點亮,并成功跑通智能駕駛算法模型。

后摩智能該款芯片采用SRAM作為存算一體介質(zhì),通過存儲單元和計算單元的深度融合,實現(xiàn)了高性能和低功耗,樣片算力達20TOPS,可擴展至200TOPS,計算單元能效比達20TOPS/W。

這是業(yè)內(nèi)首款基于嚴格存內(nèi)計算架構,AI算力達到數(shù)十TOPS或者更高,可支持大規(guī)模視覺計算模型的AI芯片。這款芯片采用22nm成熟工藝制程,在提升能效比的同時,還能有效把控制造成本。在靈活性方面,該款芯片不僅支持市面上的主流算法,還可支持不同客戶定制自己的算子,更加適配于算法的高速迭代。

億鑄科技

億鑄科技成立于2021年9月,主要基于ReRAM路線來實現(xiàn)大算力的存算一體芯片,億鑄科技主要為數(shù)據(jù)中心和自動駕駛等領域打造能效比十倍于現(xiàn)有技術的解決方案,研發(fā)能力覆蓋從存算一體底層器件,芯片設計到AI軟件棧。

億鑄科技基于ReRAM研發(fā)全數(shù)字存算一體的算力芯片,可以最大范圍提高產(chǎn)品精度,解決以前存算一體技術中模擬芯片低精度問題。該方案還可節(jié)省模擬技術的衍生成本,形成了一套既能保證精度同時又能最優(yōu)化面積和功耗的解決方案。

億鑄科技將會與昕原半導體聯(lián)手、緊密調(diào)試。昕原半導體基于Metal Wire工藝,在ReRAM器件的設計和制造工藝已經(jīng)實現(xiàn)了全國產(chǎn)化,并已完成業(yè)界首款28nm制程ReRAM芯片流片,建成中國大陸首條中試線,擁有垂直一體化存儲器設計加制造的能力。

智芯科

杭州智芯科微電子成立于2019年,致力于大算力超低功耗的邊緣計算GP-ACIM芯片設計,擁有創(chuàng)新性的通用模擬數(shù)字混合電路存內(nèi)計算GP-ACIM技術;提供硬件、軟件工具包結合特定需求的多種神經(jīng)網(wǎng)絡算法,實現(xiàn)相同算力下節(jié)省十倍以上功耗的超高效能運算解決方案。

智芯科第一代AT680X針對超低功耗智能語音AIOT市場的量產(chǎn)版產(chǎn)品在2021年推向市場。杭州智芯科微電子創(chuàng)始人兼CEO張鐘宣此前表示,目前世界上還沒有存內(nèi)計算大算力芯片實現(xiàn)落地,智芯科的存內(nèi)計算大算力芯片已箭在弦上,未來存內(nèi)計算大算力會有很大的突破。

千芯科技

千芯科技成立于2019年,專注于面向人工智能和科學計算領域的大算力存算一體算力芯片與計算解決方案研發(fā),在2019年率先提出可重構存算一體技術產(chǎn)品架構,在計算吞吐量方面相比傳統(tǒng)AI芯片能夠提升10-40倍。

目前千芯科技可重構存算一體芯片(原型)已在云計算、自動駕駛感知、圖像分類、車牌識別等領域試用或落地;其大算力存算一體芯片產(chǎn)品原型也已在國內(nèi)率先通過互聯(lián)網(wǎng)大廠內(nèi)測。

千芯科技主要推進面向云端推理和邊緣計算的AI芯片研發(fā),產(chǎn)品可應用于云計算、自動駕駛、智能安防等領域,在云計算方面,技術團隊正在優(yōu)化產(chǎn)品原型,將AI芯片技術與工業(yè)客戶的需求相結合,目前產(chǎn)品已完成樣機驗證,處于小批量驗證優(yōu)化階段。

小結

當下大算力AI芯片發(fā)展遇到瓶頸,而存內(nèi)計算可以突破存儲墻、功耗墻等問題,可以使芯片算力得到提升,之前存內(nèi)計算實現(xiàn)應用的多是基于Flash路線,算力小,而如今更多廠商在基于SRAM、以及新型存儲器RRAM方向探索,存內(nèi)計算大算力AI芯片將逐漸實現(xiàn)落地。

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