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人工智能時(shí)代，隨著AI應(yīng)用的普及，AI領(lǐng)域迫切需要性能更強(qiáng)、功耗更低、成本更低的芯片。

這其中，以深度學(xué)習(xí)為代表的AI算法更需要頻繁地進(jìn)行數(shù)據(jù)存取，低功耗和高性能之間的矛盾一直是端側(cè)AI芯片落地的難題。

存算一體芯片市場(chǎng)為何被看好

存算一體技術(shù)被視為人工智能創(chuàng)新的核心。存內(nèi)計(jì)算突破了傳統(tǒng)馮諾依曼瓶頸，實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)單元與邏輯單元的融合，是實(shí)現(xiàn)智能計(jì)算的主要技術(shù)路線之一。

它將存儲(chǔ)和計(jì)算有機(jī)結(jié)合，直接利用存儲(chǔ)單元進(jìn)行計(jì)算，極大地消除了數(shù)據(jù)搬移帶來(lái)的開(kāi)銷(xiāo)，解決了傳統(tǒng)芯片在運(yùn)行人工智能算法上的“存儲(chǔ)墻”與“功耗墻”問(wèn)題，可以數(shù)十倍甚至百倍地提高人工智能運(yùn)算效率，降低成本。

當(dāng)前的存內(nèi)計(jì)算技術(shù)主要面臨著硬件資源復(fù)用、存內(nèi)計(jì)算單元設(shè)計(jì)和模擬運(yùn)算實(shí)現(xiàn)等關(guān)鍵挑戰(zhàn)亟待解決。

國(guó)內(nèi)外存內(nèi)計(jì)算賽道火熱

目前，全球存內(nèi)計(jì)算有不少玩家。除了學(xué)術(shù)界，產(chǎn)業(yè)界也越來(lái)越多的玩家布局該技術(shù)。

IBM基于其獨(dú)特的相變存內(nèi)計(jì)算已經(jīng)有了數(shù)年的技術(shù)積累，臺(tái)積電正大力推進(jìn)基于ReRAM的存內(nèi)計(jì)算方案；英特爾、博世、美光、Lam Research、應(yīng)用材料、微軟、亞馬遜、軟銀則投資了基于NOR Flash的存內(nèi)計(jì)算芯片。

5月Myhtic C輪融資了7000萬(wàn)美元，迄今為止已共計(jì)籌集了1.65億美元；6月10日，知存科技宣布完成億元A3輪融資，產(chǎn)品線擴(kuò)充及新的產(chǎn)品量產(chǎn)，加上此前的兩輪融資，截至目前，知存科技已完成累計(jì)近3億元的A輪系列融資。

6月25日九天睿芯獲億元級(jí)A輪融資，用于新產(chǎn)品研發(fā)和人員擴(kuò)充的工作；7月2日，杭州智芯科完成近億元的天使輪融資，用于繼續(xù)搭建團(tuán)隊(duì)，啟動(dòng)ACIM下一階段技術(shù)研發(fā)與市場(chǎng)拓展。

8月24日，后摩智能宣布完成3億元人民幣Pre-A輪融資，將用于加速芯片產(chǎn)品技術(shù)研發(fā)、團(tuán)隊(duì)拓展，早期市場(chǎng)布局及商業(yè)落地；8月24日，蘋(píng)芯科技完成近千萬(wàn)美元Pre-A輪融資，據(jù)悉，本輪融資將主要用于芯片研發(fā)相關(guān)工作。

這些存算一體芯片公司有的處于團(tuán)隊(duì)搭建階段，有的是正在芯片研發(fā)階段，還有的已經(jīng)到了產(chǎn)品線擴(kuò)充和量產(chǎn)階段。

前幾年這個(gè)市場(chǎng)國(guó)內(nèi)也就僅有3-4家嶄露頭角的企業(yè)，但現(xiàn)在存算一體這個(gè)賽道顯然已經(jīng)開(kāi)始變得熱鬧起來(lái)了。

哪類(lèi)存儲(chǔ)做存內(nèi)計(jì)算最好

目前能做存內(nèi)計(jì)算的存儲(chǔ)器并不多，除了FLASH，還有憶阻器、相變存儲(chǔ)器、鐵電存儲(chǔ)器、自旋存儲(chǔ)器、SRAM等，但各有各的優(yōu)缺點(diǎn)。

比如，IBM在相變存儲(chǔ)（PCRAM）里實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的功能，利用新型存儲(chǔ)器件的模擬計(jì)算功能來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算。

加州大學(xué)圣芭芭拉分校謝源教授在新型存儲(chǔ)器件ReRAM（阻變存儲(chǔ)）里面做計(jì)算的功能，讓存儲(chǔ)器件做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算，稱(chēng)之為PRIME架構(gòu)。

有些工廠把目光投向了NOR Flash，綜合來(lái)看，NOR FLASH是目前最適合產(chǎn)業(yè)化的方向，眾多巨頭投資的美國(guó)初創(chuàng)公司Mythic采用的也正是NOR FLASH。NOR FLASH的優(yōu)勢(shì)不僅體現(xiàn)在功耗和成熟度等方面，高精度也是很大的優(yōu)勢(shì)。

由于在很多AI推理運(yùn)算中，90%以上的運(yùn)算資源都消耗在數(shù)據(jù)搬運(yùn)的過(guò)程。芯片內(nèi)部到外部的帶寬以及片上緩存空間限制了運(yùn)算的效率。

所以有人說(shuō)，存算一體化是下一代AI芯片的關(guān)鍵。

存內(nèi)計(jì)算技術(shù)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)

存內(nèi)計(jì)算雖然可以突破傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)的瓶頸，但是仍受到幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題的制約。

①硬件資源的復(fù)用問(wèn)題。傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)分立了存儲(chǔ)單元和邏輯單元，并根據(jù)距離邏輯單元的遠(yuǎn)近，將存儲(chǔ)單元?jiǎng)澐譃橛脖P(pán)、內(nèi)存、緩存等多級(jí)存儲(chǔ)模式。這使得有限的邏輯單元可以調(diào)用大量的存儲(chǔ)信息，實(shí)現(xiàn)了邏輯單元的復(fù)用，從而降低了片上資源的開(kāi)銷(xiāo)。

②存算一體化單元的設(shè)計(jì)問(wèn)題。存內(nèi)運(yùn)算對(duì)存算一體化單元的性能要求十分苛刻。在開(kāi)銷(xiāo)上，存算一體化單元的硬件開(kāi)銷(xiāo)應(yīng)該控制在一定范圍內(nèi)，至少要明顯低于分立的存儲(chǔ)單元和邏輯單元的開(kāi)銷(xiāo)總和。

③模擬量運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題。人工智能算法的運(yùn)算涉及批量的準(zhǔn)模擬量運(yùn)算。例如，算法對(duì)權(quán)重的變化范圍和精度要求較為苛刻，尤其是涉及網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程，權(quán)重精度的要求將超過(guò)6bits。然而，在硬件實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，數(shù)字量的精準(zhǔn)運(yùn)算開(kāi)銷(xiāo)較大。