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電鏡搬運(yùn)裝卸搬運(yùn)移位

2021-10-18  來(lái)自: 亞瑟半導(dǎo)體設(shè)備安裝(上海)有限公司 瀏覽次數(shù):180

電鏡搬運(yùn)裝卸搬運(yùn)移位的亞瑟‌‍精‌密‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍報(bào)道:‌‍精‌密‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍看到存算一體的基本概念早可以追溯到上個(gè)世紀(jì)七十年代,但是受限于芯片設(shè)計(jì)復(fù)雜度與制造成本問(wèn)題,以及缺少大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行驅(qū)動(dòng),存算一體一直不溫不火,但近幾年,存算一體似乎已經(jīng)進(jìn)入爆發(fā)前夕。尤其是國(guó)內(nèi)一大批存算一體技術(shù)公司伴隨著融資信息浮出水面,如知存科技、蘋(píng)芯科技、九天睿芯、后摩智能、合肥恒爍、閃憶科技、新憶科技、杭州智芯科等,動(dòng)輒億元起的融資金額也充分證明了資本對(duì)存算一體這個(gè)賽道的青睞。國(guó)外的三星和Myhtic也是該領(lǐng)域的潛心研究者,他們近來(lái)也動(dòng)作頻頻,在近的hotchips上,三星就披露了他們的HBM-PIM方案,Myhtic的存算一體模擬AI芯片也有了新進(jìn)展。一個(gè)新的存儲(chǔ)計(jì)算時(shí)代似乎將要來(lái)臨。今年5月Myhtic C輪融資了7000萬(wàn)美元,迄今為止已共計(jì)籌集了1.65億美元;6月10日,知存科技宣布完成億元A3輪融資,產(chǎn)品線(xiàn)擴(kuò)充及新的產(chǎn)品量產(chǎn),加上此前的兩輪融資,截至目前,知存科技已完成累計(jì)近3億元的A輪系列融資;6月25日九天睿芯獲億元級(jí)A輪融資,用于新產(chǎn)品研發(fā)和人員擴(kuò)充的工作;7月2日,杭州智芯科完成近億元的天使輪融資,用于繼續(xù)搭建團(tuán)隊(duì),啟動(dòng)ACIM下一階段技術(shù)研發(fā)與市場(chǎng)拓展;8月24日,后摩智能宣布完成3億元人民幣Pre-A輪融資,將用于加速芯片產(chǎn)品技術(shù)研發(fā)、團(tuán)隊(duì)拓展,早期市場(chǎng)布局及商業(yè)落地;8月24日,蘋(píng)芯科技完成近千萬(wàn)美元Pre-A輪融資,據(jù)悉,本輪融資將主要用于芯片研發(fā)相關(guān)工作。‌‍精‌密‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍從融資金額的用途我們也可以窺見(jiàn),這些存算一體芯片公司有的處于團(tuán)隊(duì)搭建階段,有的是正在芯片研發(fā)階段,還有的已經(jīng)到了產(chǎn)品線(xiàn)擴(kuò)充和量產(chǎn)階段。前幾年(2019年左右)這個(gè)市場(chǎng)國(guó)內(nèi)也就僅有3-4家嶄露頭角的企業(yè),但現(xiàn)在存算一體這個(gè)賽道顯然已經(jīng)開(kāi)始變得熱鬧起來(lái)了。動(dòng)輒億元的資本涌入,前仆后繼的玩家踴躍跳入。為何存算一體芯片市場(chǎng)會(huì)如此被看好?存算一體技術(shù)(PIM :Processing in-memory)被視為人工智能創(chuàng)新的核心。它將存儲(chǔ)和計(jì)算有機(jī)結(jié)合,直接利用存儲(chǔ)單元進(jìn)行計(jì)算,消除了數(shù)據(jù)搬移帶來(lái)的開(kāi)銷(xiāo),解決了傳統(tǒng)芯片在運(yùn)行人工智能算法上的“存儲(chǔ)墻”與“功耗墻”問(wèn)題,可以數(shù)十倍甚至百倍地提高人工智能運(yùn)算效率,降低成本。

在知存科年都在指數(shù)級(jí)增加,然而摩爾定律已經(jīng)接近于到極限,每代芯片只有10-20%的性能提升。二是馮諾依曼架構(gòu)的算力已經(jīng)被內(nèi)存墻所限制,只有解決內(nèi)存墻問(wèn)題才能進(jìn)一步提高算力。蘋(píng)芯科技CEO楊越則認(rèn)為,萬(wàn)物互聯(lián)+的人工智能的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。智能產(chǎn)品覆蓋面積越來(lái)越大,產(chǎn)品形態(tài)的多樣性將迎來(lái)爆發(fā)式的增長(zhǎng)。我們可以預(yù)見(jiàn),由于傳輸延遲或數(shù)據(jù)安全考慮,很多數(shù)據(jù)處理及推理運(yùn)算將在端側(cè)發(fā)生。通用性計(jì)算芯片在服務(wù)特定AI算法方面并不具備性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì),為AI定制的芯片將成為人工智能產(chǎn)業(yè)鏈條上的底層核心技術(shù)。存內(nèi)計(jì)算作為創(chuàng)新性極強(qiáng)的芯片架構(gòu)形式,由于突破了困擾業(yè)界多年的存儲(chǔ)墻問(wèn)題,且與深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算模型中的基本算子高度契合,使得基于存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)的芯片相比于市場(chǎng)已有的AI加速芯片,在計(jì)算效率(TOPS/Watt)方面有數(shù)量級(jí)上的提升。在智能時(shí)代里,從可穿戴到自動(dòng)駕駛,功耗約束下場(chǎng)景里的計(jì)算效率都是永恒的主題,存內(nèi)計(jì)算是解放算力、提升能效比有力的武器之一。而且與其他低功耗計(jì)算,如低電壓亞閾值數(shù)字邏輯ASIC、神經(jīng)模態(tài)(Neuromorphics)計(jì)算和模擬計(jì)算比較,存內(nèi)計(jì)算的優(yōu)勢(shì)也盡顯。王紹迪表示,低功耗亞閾值計(jì)算是對(duì)現(xiàn)有邏輯計(jì)算的功耗優(yōu)化,一般能效可以提升2-4倍,但是算力相應(yīng)降低,只能進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化。而存內(nèi)計(jì)算是新型的運(yùn)算架構(gòu),做的是二維和三維矩陣運(yùn)算,能效和算力可以提高100-1000倍。神經(jīng)模態(tài)運(yùn)算是為類(lèi)腦算法而設(shè)計(jì)的芯片,有不同的實(shí)現(xiàn)方式,如模擬計(jì)算、數(shù)字計(jì)算、無(wú)時(shí)鐘計(jì)算、或者存算一體的實(shí)現(xiàn)方式。其實(shí)上述三種技術(shù)解決的問(wèn)題是不一樣的。后摩爾時(shí)代下,無(wú)法通過(guò)工藝的提升來(lái)優(yōu)化整體算力,異構(gòu)計(jì)算和新架構(gòu)變得更為重要。‌‍精‌密‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍在楊越看來(lái),與亞閾值數(shù)字邏輯相比,存內(nèi)計(jì)算仍工作在正常供電范圍,可具有實(shí)現(xiàn)高算力的可能性。存內(nèi)計(jì)算的原理就是模擬計(jì)算。存內(nèi)計(jì)算與神經(jīng)形態(tài)計(jì)算有交集,就是用存內(nèi)計(jì)算的原理去實(shí)現(xiàn)synaptic connection,可提供高平行度、高能效地synaptic weighting的計(jì)算。

運(yùn)營(yíng)項(xiàng)目

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