知存科技致力于開發的基于NOR Flash的存算一體化人工智能芯片，其芯片特點是能耗低、運算效率高、速度快和成本低，適用于終端設備的人工智能應用。

知存科技演講實錄

知存科技是一家剛剛成立半年的公司，今年3月份正式運營，專注于開發低功耗低成本的存算一體AI芯片。

人工智能目前還處于發展階段，當前的落地的應用場景較少，沒有達到社會的期望。隨著人工智能算法的進步以及芯片算力的提升，未來人工智能將會出現一個更大的爆發點，會涌現更多的應用落地。

人工智能芯片作為人工智能的載體，被大家寄予厚望，在2020年，人工智能芯片市場預計達到千億量級。傳統芯片巨頭比如arm、Intel、NVIDIA都通過自研和收購推出了數款芯片，互聯網巨頭比如Google、亞馬遜和微軟等也都正推出和開發的人工智能芯片。這個領域的創業公司就更多了，中國的幾家頭部公司就做得非常好。

人工智能依賴的算法有幾大特點：這是一個很龐大和復雜的網絡，有很多參數要存儲，也需要完成大量的計算，這些計算當中又會產生大量數據。為了完成大量計算的過程當中，一般芯片的設計思路是將大量增加并行的運算單元，比如上千個卷積單元，需要調用的存儲資源也在增大，然而存儲資源一直是有限的。隨著運算單元的增加，每個運算單元能夠使用的存儲器的帶寬和大小在逐漸減小，存儲器是人工智能芯片的瓶頸。

在很多人工智能推理運算中，90%以上的運算資源都消耗在數據搬運的過程。芯片內部到外部的帶寬以及片上緩存空間限制了運算的效率。現在工業界和學術界很多人都認為存算一體化是未來的趨勢。

存算一體化分為幾種：DRAM和SSD中植入計算芯片或者邏輯計算單元，可以被叫做存內處理或者近數據計算，這種方式非常適合云端的大數據和神經網絡訓練等應用；另一種就是存儲和計算完全結合在一起，使用存儲的器件單元直接完成計算，比較適合神經網絡推理類應用。我們研發的是后者這樣的技術，將存儲和計算結合到閃存單元中的存算一體。閃存技術已經非常成熟，商用幾十年了，成本很低。

當前商用的神經網絡非常龐大，擁有幾百萬到幾千萬的權重參數，或者推理過程中需要完成幾百萬到上千萬個乘加法運算。傳統的計算系統需要將網絡權重參數存在片外的非易失性存儲器中，比如NAND Flash或者NOR Flash。運算的過程中，需要把部分需要的權重參數搬運到DRAM，再把小部分參數傳入到芯片中的SRAM和eDRAM中，之后導入寄存器和運算單元完成運算。神經網絡運算需要大面積SRAM和eDRAM來減少片內外數據搬運和提高運算效率，但是由于片上存儲成本的限制，也需要高成本高速度的DRAM來緩存片上無法容納的權重參數和臨時數據。

我們存算一體化的做法是這樣的：我們的Flash存儲單元本身就可以存儲神經網絡的權重參數，同時又可以完成和此權重相關的乘加法運算，就是將乘加法運算和存儲全部融合到一個Flash單元里面。舉個例子，只需要100萬個Flash單元，就可以存儲100萬個權重參數同時并行完成100萬次乘加法運算。我們做的是這樣一款芯片，深度學習網絡被映射到多個Flash陣列，這些Flash陣列不僅存儲和深度學習網絡同時完成網絡的推理，這個過程不需要邏輯計算電路。這種方式的運算效率非常高，成本很低，單個Flash單元能夠完成7、8 bit的乘加法運算。

之前我們說我們芯片有兩個特點：一個是運算效率高，相比于現在基于馮諾依曼架構的深度學習芯片，大概能夠提高運算效率10-50倍；另一個是產品成本低，節省了DRAM、SRAM、片上并行計算單元的面積消耗，簡化了系統的設計，同時無需采用先進的芯片加工工藝，可以數倍地降低生產成本，幾十倍地降低流片和研發成本。當前階段，我們尋找的是對成本和運算效率（功耗）敏感的應用，比如終端的低功耗低成本的語音識別應用。未來，隨著人工智能和物聯網的發展，我們會拓展更多的應用場景，比如說低成本和低功耗的感知應用和人機交互。

2014年，我們開始在加州大學圣芭芭拉分校的實驗室做這項技術的研發，完成過6次流片和技術驗證。去年年末在北京注冊的公司，今年3月份正式開始運營，僅僅5個月的時間我們就把設計送出去流片，順利的話，過3-4個月就會完成芯片測試，爭取明年量產。我們的團隊畢業于北京大學、北京航空航天大學、美國加州大學洛杉磯分校，加州大學圣芭芭拉分校等學校。核心團隊成員大部分都有十年以上的行業經驗，團隊目前有11個人，年末也會擴大團隊規模。

晶體管和電容這些東西怎么在Cell做到Computing？

乘法計算的方式是通過類似模擬電路的電流鏡方式。輸入電流轉換成電壓耦合到Flash晶體管的控制柵上，Flash晶體管的輸出電流等于輸入電流和存儲的權重相乘。加法的計算方式類似于并聯電路電流求和。

怎么看待Intel新的X Point技術？

這是一項很新的技術，目前主要問題是成本和系統支持度的問題，但隨著產業鏈的發展，成本會越來越低，速度也會更快，系統也會更好的支持X-Point兼有的高速和非易失性的特性。這項技術的selector做得很好。作為存儲器、內存或者他們的統一體這類應用來說，未來成本降低之后，會有非常大的優勢。Intel在這個技術的市場推廣上也投入很多精力，其他后來者可能會坐享其成。

北京知存科技有限公司成立于2017年10月，專注于開發基于存算一體的人工智能芯片和系統。公司通過自主研發的核心技術將計算和存儲融合在NOR Flash存儲芯片中，大幅度提高運算的并行讀，提升人工智能核心運算效率多個數量級。該設計方法還簡化了芯片設計架構，節省了內存、緩存和神將網絡加速器模塊的支出，顯著地降低了芯片成本。當前公司正在流片的是面向終端設備的低功耗語音識別芯片。公司將長期致力于深入研發和優化存算一體化技術，將之應用于廣闊的人工智能應用場景中。