存算一体芯片，这几年可能就要覆盖从端到云

shuszhao

有关存算一体、存内计算的概念，此前我们撰文探讨过。尤其在AI发展的时代背景下，存储墙问题越来越成为算力持续提升的瓶颈，所以业界就提出了非冯（non-von Neumann）架构，将传统、以计算为中心的冯诺依曼架构，变换计算范式，将部分算力下推到存储，也就有了存内计算的说法。
这个概念有不同的实施方案，通常这种存算一体结构，可理解为在存储器中嵌入算法，存储单元本身就有计算能力，从理论上消除数据存取的延迟和功耗。这种芯片格外适用于神经网络。
昨天的第二届中国（上海）自贸区临港新片区半导体产业发展高峰论坛的“芯”品路演活动中，北京知存科技有限公司CEO王绍迪谈到了自家的WTM2101：存算一体芯片；以及未来今年内知存的战略规划。

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解决存储墙问题

王绍迪给出的下面这张图中，提及了存储墙问题存在的一些典型数据；主要反映的是，随着工艺技术的进步，处理器计算能力越来越强、运算速度越来越快，存储容量越来越大，但存储器带宽却难以获得同比增长。

随算力增加，处理器核心数增多，每核心可用带宽越来越少，也就限制了整体速度。“搬运数据，成为相当大的瓶颈。”“与此同时能耗也成问题。”从外部存储器，和片内存储搬运数据的能耗差别巨大；而且“数据搬运时间是运算时间的几百倍、上千倍。”
“这也是为什么要做存算一体方案。解决存储墙最根本的方案，就是把存储和计算融合到一起，用存储单元去做计算。”王绍迪说。

“存内计算这个名字可能更好，就是用存储器去做计算，整体还是计算类型的芯片。其计算介质是存储器，不是逻辑运算单元。”上面这张图对比了两者的结构区别，其中的圆圈代表存储单元。
和传统计算架构存储子系统每次激活一行，并依次完成数据读取不同；存算一体架构同时激活多行多列。“横轴不再是选择信号，实际上是被处理数据。”过程中需转换为模拟电路——此前我们也提过利用单一器件的欧姆定律完成一次乘法，然后利用基尔霍夫定律完成列累加。以此使用存储器件单元完成乘加计算。
“一个存储器运算周期可以完成100万次参数乘法和加法运算，效率提升50-100倍。”显然这对AI而言就相当有价值了。

在更具体的使用场景方面，面向从端侧到云的AI计算，做算力弹性扩展在存算一体的芯片产品上似乎也具备了天然的优势。“2MB、4MB、8MB存储器算力相对更低，可以给端侧设备去用；存算一体阵列到128MB，就可以给边缘侧了；存储容量达到1GB、2GB、4GB，可提供超过1000TOPS的算力，使用云端场景。”
“存算一体会花5-8年的时间去覆盖AI运算场景，就从端侧和边缘侧开始。”王绍迪说。上面这张图也明确给出了不同场景的AI芯片，未来的市场规模及其发展潜力——这些应当也是众所周知的了。


从知存1.0到知存3.0

从知存这家公司的发展轨迹来看，两名创始人比较早就有参与美国存算一体项目研发的经验；2017年成立知存科技，并于次年拿到天使轮融资。这还是相当年轻的一家企业。2019年，知存“与国际知名公司开展存算一体IP研发合作，并完成IP和SoC测试芯片的流片，发布国际上首个存算一体芯片”。
2020年，知存完成“国际首个存算一体芯片量产投片”，以及“国际首个存算一体SoC芯片验证”。这次王绍迪介绍的WTM2101存算一体芯片预计于今年第四季度量产。看起来“存算一体”这个概念的发展速度远比我们预想中的快。

上面这张图左侧为WTM2101芯片架构图，有存算一体的存储器主体部分“大部分运算都通过存算一体完成”；另外也配了RISC-V CPU，提供非矩阵类运算。
“对比现有市场方案的算力、功耗，WTM2101都有10倍以上的优势。”虽然并不清楚这张图中“市场现有方案”究竟是什么方案，但WTM2101这一栏所标的算法复杂度与功耗，的确都相当令人惊叹。

除了介绍产品以外，王绍迪还谈到了知存的战略规划。从公司成立到2020年是“知存1.0时代”，这一阶段“研发存算一体技术，并应用于语音场景”，王绍迪也再次强调了“我们是国际上首个技术落地的公司”。
从今年到2024年属于知存2.0规划期，“进一步推进，推进到128MB，实现64-100TOPS算力级别，覆盖端侧、边缘侧场景。我们会选择优势场景去落地应用。”
而在2024年以后，芯片“推向云端”，以1GB容量做到500-2000TOPS算力区间，且产品实现车规级的可靠性。“2025年之后，计划推出标准化产品。之后产品不再以应用场景落地为导向，而是像存储器那样提供不同的容量，和现有计算系统做整合，以先进封装技术完成这样的整合。”“同时我们也推出对应的工具链，完全适配存算一体技术，去适配主流的人工智能算法。”
注意这张图横轴的营收与纵轴市值预期，都表明这家公司在未来短期内的发展信心就相当充足。或许这张图本身也能代表存算一体技术未来几年内的发展趋势。

heming2216

luchonghui74

感谢分享！

nongfu88

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lqsgg

  

minghuang

谢谢分享

feihangdan

看上去不错的概念

wangchangsheng

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sun5304