電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)近日,蘋芯科技宣布已于數(shù)月前完成千萬級美元A輪融資,該輪融資由春華創(chuàng)投領(lǐng)投,紅點(diǎn)中國、紅杉中國、真格基金等老股東全部跟投。據(jù)悉,本輪融資資金將主要用于加大技術(shù)及產(chǎn)品研發(fā)投入,加速更多應(yīng)用場景落地。
蘋芯科技成立于2021年,專注于存內(nèi)計(jì)算AI芯片研究與應(yīng)用,希望通過SRAM技術(shù)路線突破傳統(tǒng)馮·諾依曼結(jié)構(gòu)所造成的存儲墻局限,為人工智能行業(yè)下的多元場景提供底層算力。
什么是存內(nèi)計(jì)算?它是把計(jì)算單元嵌入到內(nèi)存當(dāng)中。通常計(jì)算機(jī)運(yùn)行的馮·諾依曼體系包括存儲單元和計(jì)算單元兩部分,計(jì)算機(jī)實(shí)施運(yùn)算需要先把數(shù)據(jù)存入主存儲器,再按順序從主存儲器中取出指令,一條一條的執(zhí)行,數(shù)據(jù)需要在處理器與存儲器之間進(jìn)行頻繁遷移。
如果內(nèi)存的傳輸速度跟不上CPU的性能,就會導(dǎo)致計(jì)算能力受到限制,即“內(nèi)存墻”出現(xiàn),例如,CPU處理運(yùn)算一道指令的耗時(shí)假若為1ns,但內(nèi)存讀取傳輸該指令的耗時(shí)可能就已達(dá)到10ns,嚴(yán)重影響了CPU的運(yùn)行處理速度。
此外,讀寫一次內(nèi)存的數(shù)據(jù)能量比計(jì)算一次數(shù)據(jù)的能量多消耗幾百倍,也就是“功耗墻”的存在。2018年,谷歌針對自家產(chǎn)品的耗能情況做了一項(xiàng)研究,發(fā)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)耗能的62.7%浪費(fèi)在CPU和內(nèi)存的讀寫傳輸上,傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)導(dǎo)致的高延遲和高耗能的問題成為急需解決的問題,其中的短板存儲器成為了制約數(shù)據(jù)處理速度提高的主要瓶頸。
而存內(nèi)計(jì)算可以有效消除存儲單元與計(jì)算單元之間的數(shù)據(jù)傳輸耗能過高、速度有限的情況,從而有效解決馮諾依曼瓶頸。
存內(nèi)計(jì)算存在多種基于不同存儲介質(zhì)的技術(shù)路徑,如SRAM、Flash及其它新型存儲器。蘋芯科技選擇的是基于SRAM做存內(nèi)計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)驗(yàn)證,并開展新型存儲器拓展研究的技術(shù)路線。
蘋芯科技CEO楊越此前在接受電子發(fā)燒友采訪的時(shí)候表示,因?yàn)镾RAM工藝成熟度高,具有向先進(jìn)節(jié)點(diǎn)高兼容性和無限擦寫次數(shù)的優(yōu)勢,在計(jì)算時(shí)能夠做到精度無損、讀寫延遲短,適用于諸如自動(dòng)駕駛、無人機(jī)等對計(jì)算準(zhǔn)確性和反應(yīng)速度要求高的場景。
蘋芯科技也致力于基于新型存儲器的存算一體技術(shù)的研發(fā),公司創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)在新型存儲器及應(yīng)用方面有著非常雄厚的技術(shù)積累。蘋芯選擇新型存儲器的原因:一是因?yàn)樗哂懈咝阅芴旎ò澹沁@也有利于團(tuán)隊(duì)核心成員更好地發(fā)揮過往的技術(shù)積累和工程經(jīng)驗(yàn)。
存內(nèi)計(jì)算未來有很好的市場機(jī)會,現(xiàn)在很多具有AI計(jì)算功能的芯片,包括GPU、FPGA以及NPU、SOC等,都是基于傳統(tǒng)的馮諾伊曼架構(gòu)設(shè)計(jì)的,會受到存儲墻、功耗墻的約束,這就導(dǎo)致他們在絕對計(jì)算上很強(qiáng),但在整個(gè)計(jì)算效率上存在天花板,存內(nèi)計(jì)算可以彌補(bǔ)這些問題。
當(dāng)前蘋芯科技已完成了三次產(chǎn)品流片,并達(dá)到28nm制程節(jié)點(diǎn)的商業(yè)化應(yīng)用,可以根據(jù)場景需求向更高工藝節(jié)點(diǎn)演進(jìn)。目前,蘋芯科技已與國內(nèi)外電子類頭部企業(yè)、大型企業(yè)集團(tuán)等客戶展開合作,為其解決存內(nèi)計(jì)算一鍵部署的需求。
整體而言,現(xiàn)階段各家廠商大多處于探索階段,短期來看,存內(nèi)計(jì)算的主要市場機(jī)會主要會出現(xiàn)在端側(cè)的產(chǎn)品上,比如可穿戴設(shè)備、智能家居等。長期來看,隨著存內(nèi)計(jì)算計(jì)算能力提升2-3個(gè)量級,存內(nèi)計(jì)算的應(yīng)用會擴(kuò)展到更多場景中,比如自動(dòng)駕駛、云計(jì)算等等。
蘋芯科技成立于2021年,專注于存內(nèi)計(jì)算AI芯片研究與應(yīng)用,希望通過SRAM技術(shù)路線突破傳統(tǒng)馮·諾依曼結(jié)構(gòu)所造成的存儲墻局限,為人工智能行業(yè)下的多元場景提供底層算力。
什么是存內(nèi)計(jì)算?它是把計(jì)算單元嵌入到內(nèi)存當(dāng)中。通常計(jì)算機(jī)運(yùn)行的馮·諾依曼體系包括存儲單元和計(jì)算單元兩部分,計(jì)算機(jī)實(shí)施運(yùn)算需要先把數(shù)據(jù)存入主存儲器,再按順序從主存儲器中取出指令,一條一條的執(zhí)行,數(shù)據(jù)需要在處理器與存儲器之間進(jìn)行頻繁遷移。
如果內(nèi)存的傳輸速度跟不上CPU的性能,就會導(dǎo)致計(jì)算能力受到限制,即“內(nèi)存墻”出現(xiàn),例如,CPU處理運(yùn)算一道指令的耗時(shí)假若為1ns,但內(nèi)存讀取傳輸該指令的耗時(shí)可能就已達(dá)到10ns,嚴(yán)重影響了CPU的運(yùn)行處理速度。
此外,讀寫一次內(nèi)存的數(shù)據(jù)能量比計(jì)算一次數(shù)據(jù)的能量多消耗幾百倍,也就是“功耗墻”的存在。2018年,谷歌針對自家產(chǎn)品的耗能情況做了一項(xiàng)研究,發(fā)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)耗能的62.7%浪費(fèi)在CPU和內(nèi)存的讀寫傳輸上,傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)導(dǎo)致的高延遲和高耗能的問題成為急需解決的問題,其中的短板存儲器成為了制約數(shù)據(jù)處理速度提高的主要瓶頸。
而存內(nèi)計(jì)算可以有效消除存儲單元與計(jì)算單元之間的數(shù)據(jù)傳輸耗能過高、速度有限的情況,從而有效解決馮諾依曼瓶頸。
存內(nèi)計(jì)算存在多種基于不同存儲介質(zhì)的技術(shù)路徑,如SRAM、Flash及其它新型存儲器。蘋芯科技選擇的是基于SRAM做存內(nèi)計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)驗(yàn)證,并開展新型存儲器拓展研究的技術(shù)路線。
蘋芯科技CEO楊越此前在接受電子發(fā)燒友采訪的時(shí)候表示,因?yàn)镾RAM工藝成熟度高,具有向先進(jìn)節(jié)點(diǎn)高兼容性和無限擦寫次數(shù)的優(yōu)勢,在計(jì)算時(shí)能夠做到精度無損、讀寫延遲短,適用于諸如自動(dòng)駕駛、無人機(jī)等對計(jì)算準(zhǔn)確性和反應(yīng)速度要求高的場景。
蘋芯科技也致力于基于新型存儲器的存算一體技術(shù)的研發(fā),公司創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)在新型存儲器及應(yīng)用方面有著非常雄厚的技術(shù)積累。蘋芯選擇新型存儲器的原因:一是因?yàn)樗哂懈咝阅芴旎ò澹沁@也有利于團(tuán)隊(duì)核心成員更好地發(fā)揮過往的技術(shù)積累和工程經(jīng)驗(yàn)。
存內(nèi)計(jì)算未來有很好的市場機(jī)會,現(xiàn)在很多具有AI計(jì)算功能的芯片,包括GPU、FPGA以及NPU、SOC等,都是基于傳統(tǒng)的馮諾伊曼架構(gòu)設(shè)計(jì)的,會受到存儲墻、功耗墻的約束,這就導(dǎo)致他們在絕對計(jì)算上很強(qiáng),但在整個(gè)計(jì)算效率上存在天花板,存內(nèi)計(jì)算可以彌補(bǔ)這些問題。
當(dāng)前蘋芯科技已完成了三次產(chǎn)品流片,并達(dá)到28nm制程節(jié)點(diǎn)的商業(yè)化應(yīng)用,可以根據(jù)場景需求向更高工藝節(jié)點(diǎn)演進(jìn)。目前,蘋芯科技已與國內(nèi)外電子類頭部企業(yè)、大型企業(yè)集團(tuán)等客戶展開合作,為其解決存內(nèi)計(jì)算一鍵部署的需求。
整體而言,現(xiàn)階段各家廠商大多處于探索階段,短期來看,存內(nèi)計(jì)算的主要市場機(jī)會主要會出現(xiàn)在端側(cè)的產(chǎn)品上,比如可穿戴設(shè)備、智能家居等。長期來看,隨著存內(nèi)計(jì)算計(jì)算能力提升2-3個(gè)量級,存內(nèi)計(jì)算的應(yīng)用會擴(kuò)展到更多場景中,比如自動(dòng)駕駛、云計(jì)算等等。
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
sram
+關(guān)注
關(guān)注
6文章
768瀏覽量
114827 -
AI芯片
+關(guān)注
關(guān)注
17文章
1904瀏覽量
35163 -
存算一體
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
103瀏覽量
4316 -
存內(nèi)計(jì)算
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
30瀏覽量
1391 -
蘋芯科技
+關(guān)注
關(guān)注
1文章
15瀏覽量
188
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
華力創(chuàng)科學(xué)完成數(shù)千萬元A+輪融資
近日,華力創(chuàng)科學(xué)宣布完成數(shù)千萬元A+輪融資,本輪融資由金屬3D打印領(lǐng)域頭部上市
思爾芯第八代原型驗(yàn)證系統(tǒng)獲國內(nèi)外頭部廠商青睞
國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)字EDA(電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化)供應(yīng)商思爾芯(S2C)近日宣布,其第八代原型驗(yàn)證系統(tǒng)——芯神瞳邏輯系統(tǒng)S8-100,已全面獲得國內(nèi)外頭部
毫米波傳感芯片企業(yè) 正和微芯 完成近億元A輪融資
數(shù)千萬元天使輪投資后的又一重要里程碑。2024年,正和微芯再次贏得深合產(chǎn)投、鈞石創(chuàng)投等知名投資機(jī)構(gòu)的青睞,成功完成A輪
玻色量子完成數(shù)億元A輪融資,加速量子計(jì)算發(fā)展
近日,量子計(jì)算領(lǐng)域的創(chuàng)新企業(yè)北京玻色量子科技有限公司成功完成了數(shù)億元的A輪
中微創(chuàng)芯完成Pre-B輪融資
近日,國內(nèi)領(lǐng)先的集成電路研發(fā)商中微創(chuàng)芯宣布順利完成Pre-B輪融資,此次融資由青島國信集團(tuán)強(qiáng)勢領(lǐng)
微觀紀(jì)元完成數(shù)千萬元Pre-A輪融資 加速量子計(jì)算應(yīng)用
近日,國內(nèi)量子計(jì)算應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)——合肥微觀紀(jì)元數(shù)字科技有限公司(以下簡稱“微觀紀(jì)元”)正式宣布完成了數(shù)千萬元的Pre-
微觀紀(jì)元完成數(shù)千萬元Pre-A輪融資,聚焦量子計(jì)算與AI融合應(yīng)用
近日,國內(nèi)領(lǐng)先的量子計(jì)算應(yīng)用企業(yè)微觀紀(jì)元宣布成功完成數(shù)千萬元Pre-A輪
AIGC科技企業(yè)愛設(shè)計(jì)完成新一輪融資
近日,AIGC科技企業(yè)愛設(shè)計(jì)宣布成功完成B1輪融資,這一輪融資由
激光芯片頭部公司縱慧芯光完成新一輪數(shù)億元融資
近日,激光芯片領(lǐng)域的佼佼者常州縱慧芯光半導(dǎo)體科技有限公司成功完成了C4輪融資的首關(guān),融資金額高達(dá)
通用智能CPU領(lǐng)先企業(yè)「此芯科技」宣布完成數(shù)億元A+輪融資
近日,通用智能 CPU 公司「此芯科技」宣布,完成數(shù)億元人民幣 A+ 輪融資。本輪
邑文科技完成逾5億元D輪融資,涉足國外頭部零部件供應(yīng)商領(lǐng)域
目前,邑文科技已經(jīng)成功打破海外技術(shù)壟斷,具備主流產(chǎn)品迭代能力以及兼容國內(nèi)外優(yōu)秀供應(yīng)商的生產(chǎn)能力。公司的產(chǎn)品性能與國際領(lǐng)先企業(yè)相媲美,多家國內(nèi)
折疊屏鉸鏈企業(yè)環(huán)力智能完成數(shù)億元A輪融資
近日,國內(nèi)折疊屏鉸鏈領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)環(huán)力智能科技有限公司宣布完成了數(shù)億元的A輪
評論