知存科技：首颗量产存算一体芯片背后的“探索者”

作者：闫莉

2022-05-20

相关舆情

AI解读

生成海报

（集微网报道）创新的过程常常是痛并快乐着，只有“探索者”能够保持热爱且沉浸其中。

几年前，物联网和AI技术发展尚处于刚兴起的阶段，大多数消费电子终端产品对于算力其实并没有太大的需求，“存算一体”这个概念于业界来说更是知之甚少。因此“第一个吃螃蟹的人”不仅无法预知成败，甚至在过程中也将面临诸多考验。

“我们刚开始做存算一体芯片的时候，其实是没有任何案例和经验可以作为参考的，它是一个全新的领域，这对于投资人来说就像是在开‘盲盒’。因此我很感谢我们的投资人，在这样的前提下依旧相信且支持我们实现了从无到有的过程。”北京知存科技有限公司（以下简称“知存科技”）创始人兼CEO王绍迪在接受集微网采访时有些感慨的说道。

知存科技创始人兼CEO王绍迪

2017年，王绍迪与公司联合创始人刚博士毕业不久，当他们站在该如何选择赛道的岔路口时，想法一拍即合。

王绍迪告诉集微网：“虽然国产替代对企业来说是很好的选择，但并不适合当时的我们。因为我们的初创团队所擅长的都在存内计算领域，所以一方面是我们确实不具备能实现国产替代的相关经验，另一方面是我们也希望能把时间和资金投入到建立一个长期的、可积累的优势上。”

基于这样的想法和理念，知存科技在存算一体这条路上一做就是5年。

做探索者，摸着石头过河

时间来到2022年，该公司自主研发的存算一体SoC芯片WTM2101正式量产，这是国际上量产的首个存算一体SoC芯片。

据集微网了解，存算一体可分为存内计算和近存计算两个大类。区别在于存内计算是直接在存储器上做计算，而近存计算则是通过2.5D/3D封装技术将存储器和计算单元的距离拉近。

WTM2101芯片采用了存内计算的方式设计，利用存储器完成矩阵乘法技术，是一种更适合AI矩阵运算的新型架构，能实现更高的运算效率和运算精度。相对于NPU、DSP、MCU计算平台，WTM2101芯片的AI算力能够提高10-200倍。迄今为止，知存科技在矩阵乘法这项核心技术上的授权发明专利权累积超过十余项。

除了在算力方面有亮眼表现外，WTM2101芯片的独到之处还体现在低功耗方面；据悉，这款芯片的深度学习网络推理运算过程仅消耗0.1毫安电流。

王绍迪向集微网介绍到：“即便是用于算力比较大的网络，它的功耗也是在零点零几毫安，是一个非常小的工作电流，可能跟运行麦克风的电流差不多。从这个角度来看，它不仅能够做到高算力，同时也能实现低功耗。”

目前，WTM2101芯片覆盖了语音识别、语音增强、健康监测、环境识别、远场唤醒以及事件检测六个主要的应用场景和方案，适用于对算力、功耗、应用多元化有较高要求的各类智能可穿戴设备。

虽然WTM2101芯片的亮相十分惊艳，但背后的知存科技一路走来并不容易。

存内计算的设计方式与传统芯片不同，传统的数字芯片是用逻辑门去做计算，在芯片设计、版图设计、量产、测试等环节都较为成熟，且有EDA工具可以辅助芯片功能的实现。而存内计算芯片是使用存储单元做计算，然后通过模拟信号进行处理，这是一种没有成熟的、可供参考的设计方式，所以大部分设计都需要手工完成。

另外从验证环节来看，存内计算芯片无法通过仿真验证芯片性能，绝大多数都需要通过投片来测试验证；最后在量产过程中，同样因为缺少成功经验，在稳定性、工艺偏差等方面都需要慢慢摸索。

王绍迪告诉集微网：“从芯片设计到最后的量产环节，整个过程中的‘坑’我们基本都踩过。因为许多环节都要由我们自己建模、设计，再进行验证，过程中我们没办法从任何第三方获取到有用信息，所以会出现很多因建模不准确产生的问题，像这样的‘坑’上百个都是有的。不过我认为，这些是把一个全新的产品做到量产无法避免的。”

每一次从“坑”里走出来的同时，也在为知存科技建立的技术壁垒添砖加瓦。

“核心技术是永远也买不到的。”王绍迪总结道。知存科技首席科学家郭昕婕在2012年就开始做Flash的存内计算芯片设计。当时考察了多种Flash存储工艺，最终选择基于superFlash工艺。因为基于superFlash的存储器被广泛应用于40nm以下先进工艺芯片中，并且几乎垄断高可靠性的车规市场。2016年郭昕婕完成国际首个Flash存内计算芯片的验证，同时作为第一作者申请并获得了Flash存内计算专利。知存科技成立之后，公司基于该工艺（在计算应用中后被改称memBrain）独立开发存内计算技术。虽然使用该工艺的存内计算玩家众多，包括SST也在开发计算IP。但知存科技能够一直保持领先，一是拥有丰富的经验，二是从设计到量产的每个环节都大胆创新和尝试、通过4年20多个流片，成功完成国际首个存内计算芯片的量产。过程艰辛，但这也使得知存科技的技术护城河不断加固。

得知芯片成功量产后，王绍迪也发自内心为团队感到骄傲，因为在这条路上知存科技是第一，也是唯一。

从无到有，从有到精

经过5年时间的打磨，让王绍迪和团队成员们在面对问题的心态上发生了一些转变。

他谈到：“其实多年来我们通过不断地尝试、不断地修正，最终将这颗存算一体芯片量产，这个过程中大家的激情已经逐渐转变成了耐心，并且都非常坚定。我想我们现在面对任何突发事件，都不会惊讶或是慌张，因为过去无数次踩坑又爬起来继续前行的过程，赋予了我们足够的信心去解决任何新问题。”

精雕细琢方为器，千锤百炼始成钢。这样的变化，也伴随着知存科技持续在存算一体芯片领域的探索和创新。

继WTM2101芯片量产后，该公司分别针对更高性能的视频增强场景开发了WTM8系列芯片。集微网获悉，知存科技在2021年开始投入对WTM8系列芯片研发，新的架构可以在单核提升算力80倍，提升效率10倍，这一代计算架构的验证芯片已经回片，预计在明年完成芯片产品发布。

丰富产品线的同时，知存科技也在横向对存内计算技术的应用领域进行拓展。

王绍迪认为，存内计算的技术发展比起一般的计算芯片有一个很好的突破点，它基于存储器工艺，成本较低且容量可以做到很大。未来的存内计算存储容量可以比现在1兆、2兆的阵列大几十万、几百万倍，这就给存内计算芯片的算力提供了足够大的拓展空间。其次很多大算力的芯片都会存在散热限制，而存内计算另外一个优势就是高能效，同样功耗下把算力实现最大化。

“存内计算未来还有很大的发展空间，整个发展过程中芯片算力、计算容量、计算速度都会不断增加，那么随着这些参数的提升，应用也会逐渐从端侧发展到边缘测或云端。同时我们也在继续丰富和优化开发工具，让客户能更便捷的使用我们的芯片。”

王绍迪还向集微网透露，除了现有的针对消费电子市场的产品外，知存科技也在尝试将产品的可靠性朝着车规级的标准进行迭代。“虽然完成这个目标还需要一段时间，但我相信不会太久。”

在竞争中体现核心优势

单丝不成线，独木不成林。

近两年，其实有越来越多的企业参与到存算一体芯片这条赛道当中；对比2017年，目前从事存算一体芯片研发设计的企业数量几乎增长了几十倍，且还在继续增加。

不过在王绍迪看来，同一赛道企业数量增加将大大加快这个领域的技术创新发展。

他谈到：“如果一项新技术只有一家企业做，那它的发展必然十分缓慢，因为在这个过程中需要不断走弯路、不断试错，花费大量时间精力找到正确的路径才能推动新技术的进步；反之如果这项技术是由许多企业同时进行研发，那么整个进程的推动就会比原先快很多。因为存算一体的产品研发周期基本上都在4年左右，所以我们预估在未来2、3年这个细分领域的发展会有很显著的成果。”

毋庸置疑，多家企业并存确实能够加速推动这一领域的技术进步，伴随而来的，还有市场竞争中百家争鸣的局面。

对于如何凸显公司核心竞争力这个问题，在王绍迪看来，计算类芯片公司最大的竞争力还是从三个维度体现在产品上：第一，产品是否能满足客户需求？第二，满足客户需求的同时，是不是有更强的易用性？第三，做到前面两点之后，产品是否还更具备低成本和低功耗优势？

“其中最重要的一点，就是产品的易用性。回顾Intel、arm这些行业巨头的产品发展过程可以发现，计算类芯片的价值大小往往是与它的应用多少成正比，这不仅是一个企业积累的效应，更是上下游产业链的协同效应。”

站在企业自身角度而言，王绍迪表示：“首先要做到的就是确保我们的计算芯片架构足够灵活、足够稳定，其次就提供丰富的软件工具，让更多的开发者基于我们的芯片开发出成熟的方案。我认为这对于知存科技来说，也是未来最核心的竞争力体现。”（校对/萨米）

责编：邓文标

*此内容为集微网原创，著作权归集微网所有，爱集微，爱原创

专利申请