存算一体成风口，知存科技B2轮融资2亿元

当前，芯片算力需求正面临两个发展趋势，一方面是硅基芯片逐渐趋向物理材料极限，缩微化成本急速攀升，性能提升却减缓，另一方面是人工智能、大数据、超级计算机等对大算力提出越来越高的要求。因此，市场亟需一种新的芯片技术来解决算力不足的问题。

而存算一体技术被认为是破解芯片缩微化难题和算力需求攀升的主要解决技术路线之一，其也得到了众多资本的青睐。1月6日，存算一体技术名列前茅企业知存科技宣布完成2亿元人民币B2轮融资。本轮融资由国投创业领投，水木春锦资本、领航新界跟投，指数资本继续担任少数财务顾问。本轮融资将主要用于存内计算芯片量产和新产品开发，拓展产业化落地规模。

OpenAI的分析显示，从2013到2019年AI算力实现了30万倍的提升。自2012年以来，人工智能训练任务中使用的算力每3.5个月翻一倍。市场对芯片算力、功耗、能效、成本等都提出了更高的需求。解决后摩尔时代越发凸显的存储墙问题，成为奔赴AI时代、落地AI应用的巨大挑战。

2012年，存算一体尚没有主流方向、主流架构，知存科技创始团队开始研发模拟存内计算芯片设计并尝试流片，通过数次流片迭代，在2016年实现国际为数不多的Flash存内计算芯片的验证。

2017年，知存科技成立，一直致力于推动存算一体的产业化。2019年11月，知存科技发布了国际为数不多的存算一体芯片产品WTM1001。2021年2月，知存科技又完成WTM2101芯片小批量试产投片，2022年实现WTM2101芯片量产投产，其也是国际为数不多的量产的存内计算SOC芯片。

知存科技创始人兼CEO王绍迪表示，“实际上，公司核心团队在存算一体技术上已经技术耕耘与沉淀了十年的时间，早在2012年就设计出名列前茅个芯片，且于2013年进行了存算一体芯片的投片。在过去十年存内计算研发历程中，公司创始团队及公司做了很多0到1突破性的研发工作。”

其中，要特别提一下WTM2101芯片。该芯片采用存内计算芯片架构，有1.8兆赫存内计算的单元，采用最常用的存储介质Flash。在SOC芯片里，Flash单元提供50Gops算力，不由任何计算单元提供，因而其算力非常大。此外，该款芯片还提供常规算法运用所需要的，包括需要运行RAM和常规通用的接口，不过它的运行功耗很低，运行功耗1毫安以内就可以实现复杂的算法。

据悉，WTM2101芯片功耗仅5uA-3mA，同时兼具高算力，适用端侧智能物联网场景，如可穿戴设备、音频设备、移动设备、智能家居等。进入市场尚未满1年，WTM2101芯片已经落地智能手表、无线耳机等多个可穿戴设备品类，年销量预计上百万。王绍迪介绍，知存科技在2022年不仅实现了存内计算芯片的量产，更帮助十余家客户基于WTM2101开发并实现了功能创新升级。

王绍迪曾接受电子工程专辑采访时表示，2023年知存科技将会推出第三代存内计算架构产品——WTM-8和WTM-C series，较高可以支持100Tops左右的算力，同时也会推出10-30Tops不同档次算力的存内计算产品，精度也从现在的8比特上升到16比特精度，运算效率从现在10Tops/W上升到40Tops/W的运行效率，主要针对4K、8K更高分辨率的成象和显示处理。

王绍迪也表示，“未来办公、社交等元宇宙应用场景，需要把2D、3D的信息重构到虚拟世界当中，且通过把GPU渲染使虚拟物体可视化、沉浸化。因此，在这个过程中，元宇宙对人工智能算力要求非常高，而未来存算一体技术相比现有芯片架构、先进工艺芯片将有更高的计算能力，可以解决元宇宙计算算力不足的问题，未来3-5年存算一体将是推动元宇宙合作与发展的很好的时机。”

当前，能够避免数据来回搬运造成的损耗和延迟的存算一体，得到了学术界和产业界的大量关注和投入，也被视为重要的技术方向。目前，知存科技为创新使用Flash存储器完成神经网络的储存和运算，有效解决存储墙问题，提高运算效率，降低成本，也将满足包括元宇宙、智能驾驶等大算力需求的场景。