智芯科顧渝驄詳解SRAM存算一體技術優勢，研發伺服器與可穿戴芯片
智芯科CEO顧渝驄詳細解讀了SRAM存算一體技術的獨特優勢，並透露公司即將推出的伺服器和穿戴裝置芯片，這一系列芯片將滿足具身智慧等多個高效能場景的需求。顧渝驄指出，具身智慧作為一種融合感知、反應與智慧的技術形態，特別依賴低延時、低功耗的芯片架構，而存算一體技術能夠極大提升這些方面的表現。
高能效芯片需求的推動力
隨著人工智慧的發展，具身智慧的概念逐漸被廣泛討論。具身智慧不僅包括人形機器人，還涵蓋其他型別的智慧裝置，例如類犬型機器人和無人機等。這些裝置的核心特點在於其能夠在復雜環境中即時作出反應。顧渝驄在2024年全球AI芯片峰會中指出，低延時和低功耗是實作具身智慧的關鍵挑戰，而存算一體的AI芯片成為應對這些挑戰的主要方案。
顧渝驄解釋道，具身智慧裝置需要能夠迅速處理大量傳感器數據，並在極短的時間內作出反應。例如，當一個機器人即將摔倒時，系統必須以毫秒級的速度分析並調整姿態。這種場景下，傳統AI芯片依賴雲端計算，數據上傳與處理的延遲即便僅在毫秒級，也可能導致機器人失去平衡。因此，必須開發能夠將算力直接部署在裝置上的芯片，使裝置具有本地處理數據的能力，從而減少依賴雲端計算的延遲。
SRAM的存算一體技術
在諸多存算一體的技術路徑中，SRAM憑借其優越的讀寫速度和能效比，成為這一領域的首選。不同於傳統的馮·紐曼架構，存算一體技術將儲存與計算緊密結合，打破了數據傳輸的瓶頸，顯著提升了計算效率。顧渝驄特別指出，SRAM相比其他儲存技術，具有更高的可整合性和成熟度，能夠支持頻繁的快速讀寫操作，這使其成為Transformer等模型中的自註意力機制（Self-Attention）的理想選擇。自註意力機制在神經網路中至關重要，要求快速、大量的矩陣運算，而SRAM正好可以應對這些需求。
相較於DRAM和Flash，SRAM在存算一體技術中展現了更多的潛力。顧渝驄認為，SRAM不僅能快速處理數據，還能以較低的功耗完成高強度的計算任務。特別是在異構計算環境中，SRAM能夠與CPU、GPU等單元協同工作，形成具有高效能和靈活性的SoC（系統級芯片）架構。未來，SRAM存算一體技術可能會成為具身智慧領域的核心方案，尤其是在人形機器人等需要即時反應的場景中，其低延時和高能效的優勢尤為突出。
智芯科的技術創新與布局
智芯科自2019年起就專註於SRAM存算一體技術的研發，並在多地設立研發中心，擁有大量專利積累。在技術路徑上，智芯科選擇了模數混合的數位存內計算架構，這種架構不僅確保了計算精度，還提升了功耗效率。此外，智芯科的技術能夠支持矩陣稀疏性最佳化，在減少不必要計算的同時進一步提高了計算效能。
在稀疏矩陣計算中，傳統的NPU采用ZeroSkip技術來跳過矩陣中的零元素，以減少計算量。然而，智芯科的SRAM存內計算能夠自動省略零值元素，從而減少了數據傳輸的負擔。這種技術的實際套用顯示，在22nm工藝下，SRAM存內計算的能效比可以達到23TOPS/w，而當工藝節點縮小至7nm或5nm時，能效將進一步提高。
硬體方面的創新之外，顧渝驄強調了軟體生態的重要性。他指出，智芯科不僅專註於芯片研發，還將開發一系列通用性強的編譯器和工具鏈，以確保開發者能夠更好地利用芯片的效能。一個完整的軟硬體生態系將為智慧裝置的開發和部署提供更好的支持。
多場景套用與未來發展
智芯科的產品布局涵蓋了從低算力到高算力的各類芯片，算力範圍從1GOPS到1000TOPS不等，能夠適應多種場景需求。例如，小算力芯片主要套用於語音辨識和互動場景，而更高算力的芯片則被設計用於自動駕駛和具身智慧機器人的「大腦」系統。此外，智芯科的芯片還可以支持多模態套用，涵蓋視覺、聽覺等多種感知功能。
顧渝驄透露，未來智芯科將進一步擴充套件產品線，涵蓋邊緣計算伺服器和各類穿戴式裝置。他特別提到，未來的芯片不僅僅會套用於機器人和自動駕駛領域，還將進軍感知伺服器等高效能計算領域，為大算力推理任務提供支持。這意味著，智芯科的產品未來將在多個行業中發揮重要作用，從個人裝置到企業級套用，覆蓋範圍將更加廣泛。
總結
存算一體技術，特別是基於SRAM的存算一體芯片，正迅速成為AI和具身智慧領域的核心技術之一。智芯科憑借其在這一領域的技術積累與創新，將不斷推動這一技術的套用場景落地。從人形機器人到自動駕駛，低功耗和高效能的AI芯片將成為未來智慧裝置的重要基礎。而智芯科也將在這一行程中，進一步拓展其產品線，涵蓋從智慧感知裝置到高效能計算伺服器的多種套用場景，迎接技術發展的新機遇。
