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精密仪器设备装卸运TEM设备装卸搬运的亚瑟‌‍精‌密‍设‌备‍搬‌运‍报道：‌‍精‌密‍设‌备‍搬‌运‍认准了赛道之后，就是选择存内计算的技术路径。

对于存算一体技术来说，处于多种存储介质百花齐放的格局，如SRAM，DRAM，Flash等。目前选择SRAM介质阵营的主要有苹芯科技、后摩智能、九天睿芯。Flash阵营的代表玩家有知存科技、合肥恒烁、美国的Mythic。DRAM阵营的还相对偏少。该如何选择合适的技术路径，这些技术路径又有何特点、壁垒和优势呢？苹芯CEO杨越认为，技术路线选择的出发点有多个，包括工艺成熟度、加入计算功能的复杂度及结果精度、向上对神经网络算法要求的支持程度、以及落地成本等方面的考虑。从器件工艺成熟度来看，知存科技认为，SRAM、DRAM和Flash都是成熟的存储技术，其中SRAM可以在如5nm上制造，DRAM和Flash可在10-20nm工艺上制造。密度方面，Flash高，其次是DRAM，再次是SRAM。‌‍精‌密‍设‌备‍搬‌运‍在电路设计难度上，存内计算的DRAM > 存内计算SRAM > 存内计算Flash ，在存内计算方面，SRAM和DRAM更难设计，它们是易失性存储器，工艺偏差会大幅度增加模拟计算的设计难度，尤其是当容量增大到可实用的MB以上，目前市面上还没有SRAM和DRAM的存内计算产品；Flash是非易失存储器，他的状态是连续可编程的，可以通过编程等方式来校准工艺偏差，从而提高精度。而近存计算的设计相对简单，可采用成熟的存储器技术和逻辑电路设计技术。而谈到量产难度方面，王绍迪给出的答案是DRAM> Flash >SRAM。我们过去做过多种存算一体介质的流片，包括Flash、SRAM、RRAM和MRAM。Flash是密度高的存储介质，Flash的单个单元可以存储的bit高（8-bit），这两个特点都可以大幅度增加存内计算的算力。”王绍迪告诉笔者，所以从密度、可量产性、能效层面多方面综合考量，知存科技终选择了Flash介质。杨越表示，Flash和SRAM 路线各自具备优势。我们选择SRAM方案出于几个考虑：一，SRAM的速度是所有memory类型中，且没有写次数的限制，对于追求快响应的场景几乎是。二，SRAM可以向制程兼容，从而达到更高的能效比，更高的面效比等。三，苹芯现段的研究工作可大幅提高SRAM相关计算精度，从而降低了对相关上层算法补偿的要求。四，相对新型存储器，SRAM的工艺成熟度较高，可以相对较快的实现技术落地与量产。在讨论存内计算的产品形态之前，让我们首先来看下存内计算的卖点究竟是什么？它应该被认为是一个有计算能力的存储器，还是高能效比的计算模块。如果是前者，则往往需要和台积电等有志于推动下一代存储器的厂商一起合作。而后者则更倾向于以AI芯片的形式做design house。苹芯CEO杨越认为，存内计算硬件的出现，本身在催生一种编程观念上的革命，也就不能再套用传统的功能上分离的思维去理解。从功能上来说，存内计算既可以存储数据，又可以做特定的计算，本身并不矛盾。从programmability的角度讲，面向AI 的存算一体技术的出现将会很大程度上影响人们如何去编写软件，或者说为更有效率的去编写软件提供了一个非常好的基础平台和机会。知存科技王绍迪则表示，两种方案所需要解决的问题不一样：1）有算力的存储还是冯诺依曼架构下的存储器，做一些加密类和低算力计算，从而节省存储与CPU之间的带宽。存内计算是非冯诺依曼架构，它通过存储单元完成二维和三维矩阵运算（这类运算占据了AI中95%以上的算力），提供大算力，它存储数据是为了完成运算，本质不是做存储器。对于存算产品，有芯片和IP两个选择。而目前我们观察到，大多数企业也都是以芯片为主。存内计算相关的IP是很难做的，存内计算针对的是运算场景，不是存储标品。需要针对不同场景的算力、成本、功耗需求提供更多种类的IP，并且针对不同的工艺去设计，需要投入的周期很长。从测试方面，客户集成存算IP的芯片需要增加特殊的测试步骤。关于存内计算的具体应用市场方向，王绍迪认为，存内计算的发展类似于存储器的发展路径，随着设计能力不断提升，工艺不断成熟、算力每年可以有5-10倍提升，能效每年会有1-2倍提升，成本每年会有30-50%下降，未来的存算产品可以用在大多数AI应用场景，因为它成本算力能效都可以做到‌‍精‌密‍设‌备‍搬‌运‍苹芯CEO杨越的观点是，存内计算的应用方向及产品形态将随着存算技术成熟度而演进。中早期产品将更多的出现在端侧对低功耗和高能效有强烈需求的场景下。值得强调的是，随着智能城市、智能生态等应用的普及，我们预测从边缘端接入的智能设备的市场体量将快速增长，应用场景的多样性也将不断快速拓展。长远地看，存算产品的适用范围也可能会延伸至超大算力领域，我们将持续积极探索，为未来的应用场景做好技术储备与战略规划。据‌‍精‌密‍设‌备‍搬‌运‍了解，目前苹芯已开发实现了多款基于SRAM的存内计算加速单元并已完成流片，处于外部测试和demo阶段，公司正与智慧穿戴、图像物体识别领域的头部客户做技术验证。存内计算技术的发展是一条追求高能效计算的重要技术路线，如何有效控制存内计算接口是一个重要挑战。谁拥有兼顾计算密度与存储密度的存内计算硬件架构，谁就拥有了打开高能效计算的金钥匙。未来的存内计算会渗透到大大小小各种规模的应用中去，大大提高计算的能量效率。”杨越坦言道。在王绍迪看来，存算一体面临的挑战就是时间，还有很多事情没有做，这些都需要通过不断的实验去验证和解决，需要时间，它还在发展初期，有广阔的提升空间，这也是我喜欢它的一点。距离存算一体的能力极限可能还有1000倍的空间，每年我们都能把它提升2-5倍，随着算力提升和成本降低，它应用场景会越来越广。