知存科技王绍迪：WTM2101芯片预计今年出货百万颗，明年将推出更高算力存内计算芯片

集微网消息，近年来，随着摩尔定律逐渐放缓，“存算一体”作为“后摩尔时代”的一大发展方向，有望解决当前集成电路系统中所面临的“存储墙”等问题，备受行业关注。

“摩尔定律现在已经走到了尽头，在算力急剧增大的时间点，存储正成为整个计算的瓶颈。”知存科技创始人兼CEO王绍迪在IIC国际集成电路展览会暨研讨会上表示，现在整个计算架构有CPU、GPU、内存、缓存及存储，离计算单元越近，容量越小。现在AI计算时代，数据量是爆炸式增长，我们没法用离计算单元很近的缓存把所有计算数据缓存下来。整体计算超过95%的功耗也是在数据搬运上，所以最大的瓶颈是数据搬运或者内存墙的问题，短时间内看不到很好的解决方案。这是过去几年存内计算或者存算一体越来越被关注的原因。

王绍迪称，知存科技是专注于存算一体的事情，且做了基于数模混合存算一体的技术，也被认为是存算一体中最高效的技术。今年3月份，知存科技自主研发的存算一体SoC芯片WTM2101正式量产，这是国际上量产的首个存算一体SoC芯片。

“WTM2101芯片5月份正式出货，7月份客户第一个产品已经完成，目前大概有10个产品已经完成，现在有包括耳机、助听，以及眼镜的产品量产，预计今年能达到百万颗的出货。”王绍迪介绍称，我们拿了市场上常用计算算法，放在存算一体芯片中运行，甚至拿了很多比市场上算法算力大出10倍以上的算法放在芯片上运行，实现了在功耗降低又可以把算力提升10倍以上，且芯片体积非常小，它是一个适合于用在低功耗包括电子设备、可穿戴设备当中的芯片，且它的算力也是比较高。

针对低功耗、小型化设备、穿戴设备中产品开发，知存科技已经用一个大AI的模型，把多种基于A+sensors、AU的东西融合在一个算法中，包括运动识别、姿态检测，用运动姿态的分类，基于算法用一个大的深度学习网络做一个分类。相当于把原先六七种不同的应用、不同的功能、不同的程序融合在一个算法中，大幅度降低功耗、降低资源，节省成本。

王绍迪称，公司存算一体芯片今年的应用是用在可穿戴设备中，以及一些电池驱动的设备上，明年预计会用到算力更大的移动侧设备当中。

“知存科技明年还会推出第三代存内计算架构和更高算力的存内计算芯片。”王绍迪还表示，存内计算包括存算一体未来几年发展会非常快，预估每年预算算力会提高10倍以上，毕竟现在存内计算发展还处于婴儿阶段，未来随着用的存储器越来越大，算力也会越来越大；知存科技明年将会推出10T到30T不同档次算力的存内计算芯片，目前该芯片已经完成验证，预计明年会完成量产。

与此同时，存算一体芯片也在积极拥抱先进的封装工艺，包括Chiplets，目前知存科技已经完成很多研发和相关专利布局。因为存内计算主要单元介质是存储器，但存储器的工艺跟逻辑芯片工艺是差了好几代代差，存储器工艺很难做到5纳米。这也意味着，存算一体跟先进的封装工艺发展过程中会有很好的结合，比如现在的先进集成，这些都对存算一体跟现有计算系统融合，带来更容易、更便捷的方式。

王绍迪最后表示，在我的定义当中，存算一体就是计算模块，并不是存储，里面存放的只是相当于算法数据，作用是新一代的计算技术，所以我们会把存算一体看成新一代计算的模块，就像从CPU到GPU一样，GPU再到存算一体，就从一维到二维到三维的计算的转变；所以存算一体，未来更需要的是软件、生态怎么跟现有的计算系统更好地融合，更低成本地去开发，这将是存算一体最终极的形态。