知存科技王绍迪：首个完成存内计算芯片的量产，率先把存内计算技术走向产业化

11月11日，在2022国际集成电路展览会暨研讨会媒体交流会上，知存科技创始人兼CEO王绍迪先生介绍了关于存算一体技术的相关内容。目前知存科技已经完成了国际上首个存内计算芯片的量产。

据悉，知存科技成立于2017年，一直致力于存算一体新技术的研究。早从2013年就开始在做存内计算技术，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。目前知存科技在存算一体领域也做过很多0到1的突破，包括验证过第一个存算一体技术在芯片上的成功性。知存科技也验证了存算一体芯片的第一颗量产，现在已有20家以上厂商在做。但知存科技目前仍是最领先的一批企业之一。

王绍迪表示，“我们在2016年团队首次验证存算一体技术。之后几年，产品层面也一直是国际最领先的，我们是第一个完成存内计算芯片量产，率先把存内计算的技术走向了产业化，现在产品也已经量产。相当于我们公司过去几年一直在做独立的存内计算探索”。

据了解，如今，在人工智能等高运算处理环境下，将数据存储单元和计算单元融合，可大幅减少数据搬运，极大地提高计算并行度，从而大幅提高能效的存算一体技术被更多的提及。

王绍迪介绍，“目前今年的应用是用在可穿戴设备上，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。目前我们大部分用的成熟工艺40nm和28nm就可以做到，未来还有更先进的”。

存算一体发展路线:存储材质的优缺点

据王绍迪介绍，“各个路线、各个存储材质，从存储角度来说：一个是速度，一个是密度，速度最快的是SRAM，密度最大的是Flash，这两点对于计算都有很大的帮助作用。但如何能把这个优点利用起来，每家的设计方式不一样，所以从存储角度来说，它的特点和计算角度的特点还是完全不一样的”。

他指出，从计算的角度看，存储器的调用方式是全并行调用，而存储的调用是一行一行的调用。如1000行的存储器，在存储里面是一行一行去读，但在计算里面是1000行一起读。所以存储器在传统存储的话，面积越大速度越慢，但在存算一体中，面积越大，虽然速度变慢，但并行度在提高，整体算力是在增强的。所以存储的特点和计算的特点，存储器表现出来的特点不是完全一致。

存内计算的最终产品形态

“在我的定义中，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，这点是存算一体最终极的形态”。王绍迪认为，存算一体跟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。

在目前的发展中，存算一体芯片是否会追寻摩尔定律

王绍迪表示，“存算一体芯片一部分会遵循摩尔定律，一部分又不遵循摩尔定律，我们看现在的3D Flash很早就不走摩尔定律的道路了，走3D集成、扩充容量的道路。所以存储器角度来说，有它自己扩充容量的一条道路，它也不是说工艺越小，速度或者能效就越好，本身并不是这样的特点，它是一个单位面积的密度或者单个核能够放多少单元，能够提升计算的效率”。

另外，摩尔定律在逻辑的计算部分，包括数模转换的部分，还是遵循摩尔定律的。目前的存内计算都没有采用最先进的工艺，所以未来的几年，在逻辑数据流当中的提升，还是会按摩尔定律继续往下走去提升。