受访嘉宾 | 王绍迪
知存科技创始人兼CEO
从2022年5月份正式出货，到目前客户基于WTM2101芯片大概有10个产品已经完成，合作的客户主要为对算力、功耗、应用多元化有较高要求的各类智能可穿戴设备厂商。进入市场未满1年，知存科技在TWS耳机、VR头显、智能手表等客户产品中出货量已经超过百万颗。
作者：Joey
编辑：Melody
存算一体作为一种新型架构，可以有效解决传统冯·诺依曼架构下的“存储墙”、“功耗墙”的问题，有望成为数字经济时代的先进生产力之一。
最近，芯八哥“走进产业链”栏目记者采访了国内存算一体的领先企业—知存科技创始人兼CEO王绍迪。探讨在后摩尔时代AI芯片快速发展的背景下，当前知存科技企业的发展情况以及对行业未来发展的展望。
存算一体产业化的领军者，不到一年出货量就已经突破百万颗
据了解，知存科技成立于2017年，专注存算一体芯片领域，是存算一体产业化的开拓者和领军者。
早在2012年，公司创始团队就开始探索基于NOR Flash的存算一体芯片技术。经过在实验室长达4年的研究，公司CTO郭昕婕历经6次流片，首次攻下了浮栅存算一体深度学习芯片技术，做出了国际上首个浮栅存算一体深度学习芯片，证明了存算一体技术可以用在深度学习中。
2017年，存算一体技术开始在业内兴起，国际上大的半导体设计、设备和生产公司都开始投资这个技术路线。王绍迪意识到了存算一体技术即将开启属于它的时代，便提前结束博士后的研究工作回国创业，以实现存算一体技术的商业化。
经过长达2年多的研发，知存科技基于NOR Flash的存算一体芯片技术，在2020年推出了公司首款智能语音芯片WTM1001。
WTM1001为国际上首个量产的存算一体架构芯片。该芯片运行功耗为300μA，算力是市场上同类芯片的20倍，可直接存储和运行神经网络，运算过程无数据搬运，效率和传统架构的人工智能芯片相比提高了近50倍，可广泛应用于可穿戴设备和智能终端设备等低功耗AIoT场景中。
王绍迪介绍道。
第一代产品的成功，让知存科技跑通了存内计算芯片的量产过程，实现了从学术研究向商业应用落地的突破。
凭借着第一代产品的成功经验，公司团队马不停蹄的着手第二代产品的研发。2022年1月，知存科技宣布存算一体SoC芯片WTM2101正式量产，并于3月成功推向市场。
作为国际首个存算一体的SoC芯片，WTM2101基于存算一体技术，采用极小封装尺寸，可实现NN VAD和上百条语音命令词识别，并且能够以超低功耗实现NN环境降噪算法、健康监测与分析算法，典型应用场景下工作功耗均在微瓦级别。此外，该芯片可使用sub-mW级功耗完成大规模深度学习运算，可覆盖语音识别、语音增强、健康监测、环境识别、远场唤醒、运动识别、视觉识别及事件检测多个应用场景。
知存科技WTM2101存算一体SoC芯片
资料来源：知存科技
WTM2101芯片兼具超低功耗与高算力，相对于NPU、DSP、MCU计算平台，WTM2101的AI算力提高了10-200倍，功耗仅在5uA到3mA之间。尤其针对千兆ops以上的算力，例如TWS、对讲机、助听器等需要用到人声增强、降噪、抗啸叫算法时产生的算力，基于存内计算技术的WTM2101芯片更能发挥优势。
王绍迪补充道，
此外，WTM2101芯片是一个可开发的通用芯片，采用2.6x3.2mm²极小封装，内部包括1.8M的存算一体NPU、CPU、加速器组、RAM等，即便是常规非AI的算法都可以跑得游刃有余，这些优势使得WTM2101能够更好的满足市场需求，并且快速实现在市场的推广。
从2022年5月份正式出货，到目前客户基于WTM2101芯片大概有10个产品已经完成，合作的客户主要为对算力、功耗、应用多元化有较高要求的各类智能可穿戴设备厂商。进入市场未满1年，知存科技在TWS耳机、VR头显、智能手表等客户产品中出货量已经超过百万颗。
知存科技WTM2101存算一体SoC芯片主要产品特点
资料来源：知存科技
值得一提的是，除了芯片外，知存科技还能为客户提供丰富的软件工具，能够帮助更多的开发者基于WTM2101开发出成熟方案。不仅如此，WTM2101还提供智能语音和健康类的智能算法并持续升级，以始终保持业内领先的效果。
继WTM2101芯片量产后，公司针对物体识别、分类检测、以及视频增强等更高性能的场景又开发了WTM8系列芯片，以适应于各种高能效复杂边缘计算场景的需求。
王绍迪表示，WTM8系列覆盖2D（1080P-8K）与3D视频处理场景，具备高算力、低功耗、高能效、低成本的核心优势，在算力上可以达到几十Tops，相对第二代芯片产品有500-600倍的算力提升。据其透露，目前该产品已经经过流片验证，预计在2023年将投入市场。
存内计算芯片在AI端侧大有作为，在深创投等机构的加持下出货量将实现千万级的跨越
业内周知，现代计算机普遍采用冯-诺伊曼架构，存储器与计算器分离。在进行运算时，原始数据需要从存储器传输到计算器，计算器完成计算后，再将结果数据返回到存储器，这就导致了计算能效低、速度慢、功耗高等问题。
存算一体作为一种新的计算架构，核心是将存储与计算完全融合，有效克服了冯·诺依曼架构瓶颈，并结合后摩尔时代先进封装、新型存储器件等技术，能够实现计算能效的数量级提升，已成为目前存算一体技术的攻关的重点。
云端方面，Mythic于2021年推出了 M1076 模拟矩阵处理器，这款模拟AI处理器的耗电量是传统模拟处理器的十分之一，能够给小型边缘设备提供强大的计算，以便在数据中心中提供服务器级的计算能力；边端方面，Syntiant是市面上少有的实现芯片大量出货的边缘AI芯片初创公司。2021年夏天以来公司与瑞萨合作，开发了深度学习处理器NDP120，通过基于人工智能的高级语音和视觉处理解决方案，能够在安全系统、个人设备、工业和制造、运输和物流等方面增强用户体验。
而在终端方面，据IDC预测，2025年全球物联网设备数将超过400亿台，产生数据量接近80ZB，在智慧城市、智能家居、自动驾驶等诸多场景中超过一半的数据需要依赖终端本地处理，单设备的AI算力需求约在0.1~64TOPS之间。
凭借在功耗、计算效率等方面具有的明显优势，存内计算芯片能在单位面积下提供更高的算力、更低的功耗，进而延长设备工作时间，在端侧具有广阔的应用前景，可适用于家庭网关、工业网关、摄像头、可穿戴设备等对运行时间、功耗、便携性等有较高要求的场景。
创业要成功对市场的判断占决定因素。公司刚起步时，当时大的市场声音是AI不需要端侧，只需要云端就够了。但我们觉得肯定有端侧市场，因为我们知道技术能带来什么，知道上下游配套的东西能不能实现，实现之后能给产品带来什么样的提升。因此在做了充分考量分析后，我们从创业初始就决定从端侧芯片切入，稳扎稳打、逐步布局云边端。
王绍迪说道，
和其他厂商相比，公司的优势主要在于端侧市场方面。在这一领域，我们是存内计算市场上最早的开拓者和引领者，并且在产品和生态上已经形成了非常强的竞争力。未来，我们将进一步完善芯片架构的通用及稳定性，并且不断优化对软硬件的协同能力，以强化公司的竞争优势。
知存科技存内计算产品规划
资料来源：知存科技
作为一种较新的芯片设计方法，存算一体在走向商业应用落地的过程中，同样存在众多困难与挑战。
对于此，王绍迪指出：
从0到1的商业化落地过程中，存算一体芯片从器件研发及制造、电路设计、芯片架构、EDA工具链到软件算法生态等诸多方面都没有成熟经验可参考。在量产过程中，稳定性、工艺偏差等方面都需要团队慢慢摸索，我们在这过程中也是踩过了很多坑，走过了很多弯路，最终才在该领域有所突破。不过，这些经验也帮助知存科技建立了扎实深厚的技术壁垒与先发优势。
为了加快发展的步伐，进一步加大竞争优势，近年来知存科技在半导体一级市场上异常活跃。就在前几天，知存科技又传来好消息，公司宣布成功获得了2亿元的B2轮融资，以加速存算一体芯片的商业化进程。
截至目前，公司已经累计完成了金额达8亿元的多轮融资，主要投资人包含中芯聚源、讯飞创投、哈勃投资、天堂硅谷、深创投、国投创业等知名机构。
有了这些知名机构的信任与加持，知存科技在2022年不仅实现了存内计算芯片的量产，更经受住了市场检验，帮助十余家客户基于WTM2101开发并实现了功能创新升级。
王绍迪表示，
未来，公司将继续投入存内计算芯片研发迭代和市场应用拓展，出货量将逐渐从现在的百万级实现到千万级的跨越，用存内计算技术突破算力瓶颈，为AI落地持续赋能。
知存科技作为国内领先并且较早实现存算一体商业化落地的公司，在围绕WTM序列进行产品迭代的同时，公司也在进一步丰富软件、工具链，以搭建存算一体的良好生态。相信在完成0-1的验证期后，随着今年主力产品的逐步放量与新产品的陆续投入市场，预计公司将驶入发展的快车道。
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