每經(jīng)記者｜楊卉    每經(jīng)編輯｜梁梟    

8月8日，北京蘋芯科技有限公司（以下簡稱蘋芯科技）在北京發(fā)布了PIMCHIP-N300存算一體NPU和PIMCHIP-S300多模態(tài)智能感知芯片。

同樣瞄準人工智能，存算一體芯片和一般AI芯片有何不同？蘋芯科技CEO楊越在接受《每日經(jīng)濟新聞》等媒體采訪時表示，存算一體出現(xiàn)前業(yè)內(nèi)面臨的問題是，計算架構(gòu)計算單元和存儲單元物理上是分離的。因此，當計算發(fā)生時，數(shù)據(jù)需要在這兩個單元內(nèi)通過總線不停傳輸。“AI算力芯片90%以上的功耗都消耗在了傳輸上，AI起來后，運算量還要比之前的通用運算更密集，原來的架構(gòu)在效率上來講，支撐得不是很好。”

楊越 圖片來源：受訪對象供圖

楊越還提到，業(yè)內(nèi)一直在尋求解決辦法，即升級工藝制程。“但這個辦法近年來其實已經(jīng)遇到瓶頸，制造成本越來越高，（升級工藝制程）給芯片帶來的效率提升越來越不能匹配設(shè)計成本和制造成本。”楊越稱，直到2020年前后，一批公司開始不再依賴高級制程，試圖改變芯片的架構(gòu)來減少數(shù)據(jù)搬移，存算成為其中落地性最強的選擇。

在楊越看來，近期小型化、輕量化、智能本地化的趨勢確實增加了供給方的制造難度，但對存算公司來說是機遇大于挑戰(zhàn)。“我們看到，越來越多的客戶需要將AI的一些功能帶在身上，包括一些高端醫(yī)療行業(yè)、車、手機等等。”以電池為例，楊越表示，能驅(qū)動AI計算的特性電池在傳統(tǒng)的架構(gòu)中很難做到，給了存算很大的機會。此外，要做到小型化，存算還有硬件IP復(fù)用能力強的優(yōu)勢。

從存算一體的發(fā)展歷程來看，2017年起，英偉達、微軟、三星等國際巨頭開始提出存算一體原型，存算一體芯片企業(yè)開始涌現(xiàn)。國內(nèi)方面，除了大廠，初創(chuàng)企業(yè)大多聚焦在存內(nèi)計算領(lǐng)域，面向不同的應(yīng)用場景。如此次發(fā)布新品的蘋芯科技，就更多專注于物聯(lián)網(wǎng)、可穿戴設(shè)備、智能家居等場景。