首发全球存算一体芯片领导者知存科技获近3亿元A轮系列融资 - 安防知识网

全球存算一体芯片领导者知存科技宣布完成亿元A3轮融资。

　　6月10日消息，全球存算一体芯片领导者知存科技宣布完成亿元A3轮融资，本轮融资由飞图创投领投，万魔声学、科宇盛达、仁馨资本等跟投，老股东科讯创投、中芯聚源、普华资本、招商局创投继续跟投，指数资本担任独家财务顾问。融资资金将用于加大技术研发投入，产品线扩充及新的产品量产。

　　此前，知存科技曾分别获得由中芯聚源和国投创业领投的A1轮及A2轮融资。截至目前，知存科技已完成累计近3亿元的A轮系列融资。

　　知存科技成立于2017年10月，专注于存算一体芯片设计，是存算一体产业化的开拓者和领军者。团队研发存算一体芯片8年，于2016年成功流片验证国际首块模拟存算一体深度学习芯片，为突破冯诺依曼架构瓶颈奠定了基础。

　　引领AI推理芯片发展趋势，产品规划覆盖最广泛市场

　　随着摩尔定律接近极限，芯片研发成本增高，性能提升受到限制，“存储墙”问题尤其凸显：数据在计算单元、缓存、内存之间转移，占用90%以上的功耗和时间，造成高功耗、低效率等问题，导致芯片算力无法进一步提升，在人工智能运算上问题更为显著。

　　人工智能在一些易实现的场景大规模落地，更多的场景对算力、成本、功耗有更严苛的要求，存算一体可以有效地解决算力、功耗、成本等诸多限制。

　　在此形势下，知存科技突破性地使用Flash存储器完成神经网络的存储和运算，解决AI的存储墙问题，提高运算效率。相比基于冯诺依曼架构的深度学习芯片，运算效率提升约10-50倍;单一Flash阵列可并行完成100万次矩阵乘加法运算，计算吞吐量比DRAM和SRAM等带宽高出100-1000倍。可在成熟工艺下超过先进工艺的运算效率，大幅度降低开发和流片成本。此外，知存科技已经积累了存算一体从设计、仿真技术到量产的全流程经验，产品开发效率相比过去提升5倍。

　　经过数年发展，知存科技已推出WTM系列的两款芯片产品，覆盖智能可穿戴设备、智能家居、智慧城市等众多使用场景。支持低功耗多命令词识别、降噪、声纹识别等，内置2MB 深度学习网络参数存储空间，可同时存储和运算多达 40层的多个(相同或不同)深度学习网络算法，知存科技推出首个存算一体编译器WITINMapper，支持 DNN/RNN/LSTM/TDNN 等多种网络结构。