電子發燒友網報道(文/李彎彎)近日,蘋芯科技宣布已于數月前完成千萬級美元A輪融資,該輪融資由春華創投領投,紅點中國、紅杉中國、真格基金等老股東全部跟投。據悉,本輪融資資金將主要用于加大技術及產品研發投入,加速更多應用場景落地。
蘋芯科技成立于2021年,專注于存內計算AI芯片研究與應用,希望通過SRAM技術路線突破傳統馮·諾依曼結構所造成的存儲墻局限,為人工智能行業下的多元場景提供底層算力。
什么是存內計算?它是把計算單元嵌入到內存當中。通常計算機運行的馮·諾依曼體系包括存儲單元和計算單元兩部分,計算機實施運算需要先把數據存入主存儲器,再按順序從主存儲器中取出指令,一條一條的執行,數據需要在處理器與存儲器之間進行頻繁遷移。
如果內存的傳輸速度跟不上CPU的性能,就會導致計算能力受到限制,即“內存墻”出現,例如,CPU處理運算一道指令的耗時假若為1ns,但內存讀取傳輸該指令的耗時可能就已達到10ns,嚴重影響了CPU的運行處理速度。
此外,讀寫一次內存的數據能量比計算一次數據的能量多消耗幾百倍,也就是“功耗墻”的存在。2018年,谷歌針對自家產品的耗能情況做了一項研究,發現整個系統耗能的62.7%浪費在CPU和內存的讀寫傳輸上,傳統馮·諾依曼架構導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據處理速度提高的主要瓶頸。
而存內計算可以有效消除存儲單元與計算單元之間的數據傳輸耗能過高、速度有限的情況,從而有效解決馮諾依曼瓶頸。
存內計算存在多種基于不同存儲介質的技術路徑,如SRAM、Flash及其它新型存儲器。蘋芯科技選擇的是基于SRAM做存內計算基礎架構驗證,并開展新型存儲器拓展研究的技術路線。
蘋芯科技CEO楊越此前在接受電子發燒友采訪的時候表示,因為SRAM工藝成熟度高,具有向先進節點高兼容性和無限擦寫次數的優勢,在計算時能夠做到精度無損、讀寫延遲短,適用于諸如自動駕駛、無人機等對計算準確性和反應速度要求高的場景。
蘋芯科技也致力于基于新型存儲器的存算一體技術的研發,公司創始團隊在新型存儲器及應用方面有著非常雄厚的技術積累。蘋芯選擇新型存儲器的原因:一是因為它具有高性能天花板,二是這也有利于團隊核心成員更好地發揮過往的技術積累和工程經驗。
存內計算未來有很好的市場機會,現在很多具有AI計算功能的芯片,包括GPU、FPGA以及NPU、SOC等,都是基于傳統的馮諾伊曼架構設計的,會受到存儲墻、功耗墻的約束,這就導致他們在絕對計算上很強,但在整個計算效率上存在天花板,存內計算可以彌補這些問題。
當前蘋芯科技已完成了三次產品流片,并達到28nm制程節點的商業化應用,可以根據場景需求向更高工藝節點演進。目前,蘋芯科技已與國內外電子類頭部企業、大型企業集團等客戶展開合作,為其解決存內計算一鍵部署的需求。
整體而言,現階段各家廠商大多處于探索階段,短期來看,存內計算的主要市場機會主要會出現在端側的產品上,比如可穿戴設備、智能家居等。長期來看,隨著存內計算計算能力提升2-3個量級,存內計算的應用會擴展到更多場景中,比如自動駕駛、云計算等等。
蘋芯科技成立于2021年,專注于存內計算AI芯片研究與應用,希望通過SRAM技術路線突破傳統馮·諾依曼結構所造成的存儲墻局限,為人工智能行業下的多元場景提供底層算力。
什么是存內計算?它是把計算單元嵌入到內存當中。通常計算機運行的馮·諾依曼體系包括存儲單元和計算單元兩部分,計算機實施運算需要先把數據存入主存儲器,再按順序從主存儲器中取出指令,一條一條的執行,數據需要在處理器與存儲器之間進行頻繁遷移。
如果內存的傳輸速度跟不上CPU的性能,就會導致計算能力受到限制,即“內存墻”出現,例如,CPU處理運算一道指令的耗時假若為1ns,但內存讀取傳輸該指令的耗時可能就已達到10ns,嚴重影響了CPU的運行處理速度。
此外,讀寫一次內存的數據能量比計算一次數據的能量多消耗幾百倍,也就是“功耗墻”的存在。2018年,谷歌針對自家產品的耗能情況做了一項研究,發現整個系統耗能的62.7%浪費在CPU和內存的讀寫傳輸上,傳統馮·諾依曼架構導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據處理速度提高的主要瓶頸。
而存內計算可以有效消除存儲單元與計算單元之間的數據傳輸耗能過高、速度有限的情況,從而有效解決馮諾依曼瓶頸。
存內計算存在多種基于不同存儲介質的技術路徑,如SRAM、Flash及其它新型存儲器。蘋芯科技選擇的是基于SRAM做存內計算基礎架構驗證,并開展新型存儲器拓展研究的技術路線。
蘋芯科技CEO楊越此前在接受電子發燒友采訪的時候表示,因為SRAM工藝成熟度高,具有向先進節點高兼容性和無限擦寫次數的優勢,在計算時能夠做到精度無損、讀寫延遲短,適用于諸如自動駕駛、無人機等對計算準確性和反應速度要求高的場景。
蘋芯科技也致力于基于新型存儲器的存算一體技術的研發,公司創始團隊在新型存儲器及應用方面有著非常雄厚的技術積累。蘋芯選擇新型存儲器的原因:一是因為它具有高性能天花板,二是這也有利于團隊核心成員更好地發揮過往的技術積累和工程經驗。
存內計算未來有很好的市場機會,現在很多具有AI計算功能的芯片,包括GPU、FPGA以及NPU、SOC等,都是基于傳統的馮諾伊曼架構設計的,會受到存儲墻、功耗墻的約束,這就導致他們在絕對計算上很強,但在整個計算效率上存在天花板,存內計算可以彌補這些問題。
當前蘋芯科技已完成了三次產品流片,并達到28nm制程節點的商業化應用,可以根據場景需求向更高工藝節點演進。目前,蘋芯科技已與國內外電子類頭部企業、大型企業集團等客戶展開合作,為其解決存內計算一鍵部署的需求。
整體而言,現階段各家廠商大多處于探索階段,短期來看,存內計算的主要市場機會主要會出現在端側的產品上,比如可穿戴設備、智能家居等。長期來看,隨著存內計算計算能力提升2-3個量級,存內計算的應用會擴展到更多場景中,比如自動駕駛、云計算等等。
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