電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）前不久，后摩智能宣布，其自主研發(fā)的業(yè)內(nèi)首款存算一體大算力AI芯片成功點亮，并成功跑通智能駕駛算法模型。

這是存算一體在大算力方向的一大進展，早在一年前，就有行業(yè)人士談到，存算一體當(dāng)下落地應(yīng)用的主要還是算力比較小的A芯片，用于終端語音等一些場景，不過未來存算一體芯片算力將會增加，應(yīng)用將逐漸從終端、到邊緣再到云端。

如今已經(jīng)有多家存算一體企業(yè)致力于大算力AI芯片方面的探索，包括上述提到的后摩智能，還有億鑄科技、杭州智芯微、千芯科技等。

后摩智能

后摩智能成立于2020年底，專注于存算一體技術(shù)大算力AI芯片研發(fā)，提供大算力、低功耗的高能效比芯片及解決方案，應(yīng)用于智能駕駛、泛機器人等邊緣端，及云端推理場景。

2021年8月后摩智能宣布完成首款芯片驗證流片，2022年5月23日自主研發(fā)的業(yè)內(nèi)首款存算一體大算力AI芯片成功點亮，并成功跑通智能駕駛算法模型。

后摩智能該款芯片采用SRAM作為存算一體介質(zhì)，通過存儲單元和計算單元的深度融合，實現(xiàn)了高性能和低功耗，樣片算力達20TOPS，可擴展至200TOPS，計算單元能效比達20TOPS/W。

這是業(yè)內(nèi)首款基于嚴格存內(nèi)計算架構(gòu)，AI算力達到數(shù)十TOPS或者更高，可支持大規(guī)模視覺計算模型的AI芯片。這款芯片采用22nm成熟工藝制程，在提升能效比的同時，還能有效把控制造成本。在靈活性方面，該款芯片不僅支持市面上的主流算法，還可支持不同客戶定制自己的算子，更加適配于算法的高速迭代。

億鑄科技

億鑄科技成立于2021年9月，主要基于ReRAM路線來實現(xiàn)大算力的存算一體芯片，億鑄科技主要為數(shù)據(jù)中心和自動駕駛等領(lǐng)域打造能效比十倍于現(xiàn)有技術(shù)的解決方案，研發(fā)能力覆蓋從存算一體底層器件，芯片設(shè)計到AI軟件棧。

億鑄科技基于ReRAM研發(fā)全數(shù)字存算一體的算力芯片，可以最大范圍提高產(chǎn)品精度，解決以前存算一體技術(shù)中模擬芯片低精度問題。該方案還可節(jié)省模擬技術(shù)的衍生成本，形成了一套既能保證精度同時又能最優(yōu)化面積和功耗的解決方案。

億鑄科技將會與昕原半導(dǎo)體聯(lián)手、緊密調(diào)試。昕原半導(dǎo)體基于Metal Wire工藝，在ReRAM器件的設(shè)計和制造工藝已經(jīng)實現(xiàn)了全國產(chǎn)化，并已完成業(yè)界首款28nm制程ReRAM芯片流片，建成中國大陸首條中試線，擁有垂直一體化存儲器設(shè)計加制造的能力。

智芯科

杭州智芯科微電子成立于2019年，致力于大算力超低功耗的邊緣計算GP-ACIM芯片設(shè)計，擁有創(chuàng)新性的通用模擬數(shù)字混合電路存內(nèi)計算GP-ACIM技術(shù)；提供硬件、軟件工具包結(jié)合特定需求的多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，實現(xiàn)相同算力下節(jié)省十倍以上功耗的超高效能運算解決方案。

智芯科第一代AT680X針對超低功耗智能語音AIOT市場的量產(chǎn)版產(chǎn)品在2021年推向市場。杭州智芯科微電子創(chuàng)始人兼CEO張鐘宣此前表示，目前世界上還沒有存內(nèi)計算大算力芯片實現(xiàn)落地，智芯科的存內(nèi)計算大算力芯片已箭在弦上，未來存內(nèi)計算大算力會有很大的突破。

千芯科技

千芯科技成立于2019年，專注于面向人工智能和科學(xué)計算領(lǐng)域的大算力存算一體算力芯片與計算解決方案研發(fā)，在2019年率先提出可重構(gòu)存算一體技術(shù)產(chǎn)品架構(gòu)，在計算吞吐量方面相比傳統(tǒng)AI芯片能夠提升10-40倍。

目前千芯科技可重構(gòu)存算一體芯片（原型）已在云計算、自動駕駛感知、圖像分類、車牌識別等領(lǐng)域試用或落地；其大算力存算一體芯片產(chǎn)品原型也已在國內(nèi)率先通過互聯(lián)網(wǎng)大廠內(nèi)測。

千芯科技主要推進面向云端推理和邊緣計算的AI芯片研發(fā)，產(chǎn)品可應(yīng)用于云計算、自動駕駛、智能安防等領(lǐng)域，在云計算方面，技術(shù)團隊正在優(yōu)化產(chǎn)品原型，將AI芯片技術(shù)與工業(yè)客戶的需求相結(jié)合，目前產(chǎn)品已完成樣機驗證，處于小批量驗證優(yōu)化階段。

小結(jié)

當(dāng)下大算力AI芯片發(fā)展遇到瓶頸，而存內(nèi)計算可以突破存儲墻、功耗墻等問題，可以使芯片算力得到提升，之前存內(nèi)計算實現(xiàn)應(yīng)用的多是基于Flash路線，算力小，而如今更多廠商在基于SRAM、以及新型存儲器RRAM方向探索，存內(nèi)計算大算力AI芯片將逐漸實現(xiàn)落地。