6月10日,創業邦持續報道的全球存算一體芯片領導者知存科技宣布完成億元A3輪融資,本輪融資由飛圖創投領投,萬魔聲學、科宇盛達、仁馨資本等跟投,老股東科訊創投、中芯聚源、普華資本、招商局創投繼續跟投,指數資本擔任獨家財務顧問。融資資金將用于加大技術研發投入,產品線擴充及新的產品量產。

此前,知存科技曾分別獲得由中芯聚源和國投創業領投的A1輪及A2輪融資。截至目前,知存科技已完成累計近3億元的A輪系列融資。

知存科技成立于2017年10月,專注于存算一體芯片設計。團隊研發存算一體芯片8年,于2016年成功流片驗證國際首塊模擬存算一體深度學習芯片,為突破馮諾依曼架構瓶頸奠定了基礎。

隨著摩爾定律接近極限,芯片研發成本增高,性能提升受到限制,“存儲墻”問題尤其凸顯:數據在計算單元、緩存、內存之間轉移,占用90%以上的功耗和時間,造成高功耗、低效率等問題,導致芯片算力無法進一步提升,在人工智能運算上問題更為顯著。

人工智能在一些易實現的場景大規模落地,更多的場景對算力、成本、功耗有更嚴苛的要求,存算一體可以有效地解決算力、功耗、成本等諸多限制。

在此形勢下,知存科技突破性地使用Flash存儲器完成神經網絡的存儲和運算,解決AI的存儲墻問題,提高運算效率。相比基于馮諾依曼架構的深度學習芯片,運算效率提升約10-50倍;單一Flash陣列可并行完成100萬次矩陣乘加法運算,計算吞吐量比DRAM和SRAM等帶寬高出100-1000倍。可在成熟工藝下超過先進工藝的運算效率,大幅度降低開發和流片成本。此外,知存科技已經積累了存算一體從設計、仿真技術到量產的全流程經驗,產品開發效率相比過去提升5倍。

經過數年發展,知存科技已推出WTM系列的兩款芯片產品,覆蓋智能可穿戴設備、智能家居、智慧城市等眾多使用場景。支持低功耗多命令詞識別、降噪、聲紋識別等,內置2MB 深度學習網絡參數存儲空間,可同時存儲和運算多達 40層的多個(相同或不同)深度學習網絡算法,知存科技推出首個存算一體編譯器WITIN Mapper,支持 DNN/RNN/LSTM/TDNN 等多種網絡結構。

知存科技創始人兼CEO王紹迪本科畢業于北京大學微電子系,于2017年取得UCLA博士學位,是存儲器和自動化設計專家。CTO郭昕婕本科畢業于北京大學微電子系,于2017年取得UCSB博士,曾耗時4年、歷經6次流片,首次攻下了浮柵存算一體深度學習芯片技術。此外,知存科技團隊超過80%人員為研發人員,擁有加州大學、愛丁堡大學、清華大學、北京大學、國防科技大學、浙江大學、北京航空航天大學等國內外知名學府專業學術背景,以及IBM、Global Foundries、AMD、Qualcomm、Global Foundries、RDA等知名半導體企業工作背景,具備豐富的芯片設計、研發、量產及銷售經驗和資源。

基于存算一體技術的開發和前沿研究,知存科技先后承擔北京市科委“新一代人工智能技術培育”、“新一代信息通信技術培育”等多項政府科研課題;憑借產品創新性和廣闊的市場前景,知存科技獲評2019年度AI芯片領域最具影響力創新企業,畢馬威2020年“芯科技”新銳企業50榜單等多個榮譽獎項。

面對未來,知存科技將繼續優化底層技術,讓存算一體芯片更加高效、可靠,大規模使用在消費電子設備中。

飛圖創投表示,知存科技是一家非常優秀的科技企業,創始團隊是最早一批研究Nor Flash存算一體的團隊之一,并最首先推出低功耗存算一體量產芯片,滿足TWS市場需求。其研發的存算一體架構在深度學習推理領域的計算效率是傳統架構的上百倍,同時完美解決“存儲墻”與“功耗墻”的問題。飛圖創投在科技領域深耕多年,認為知存的產品是符合飛圖科技改變未來的投資理念,因此也很慶幸能夠在參與此次融資并在未來的路上陪知存共同成長。

國投創業表示,知存科技是存算一體芯片領域處于國際領先水平的公司,是國投創業在人工智能芯片前沿領域的重要布局。公司先后承擔北京市科委“新一代人工智能技術培育”,“新一代信息通信技術培育”等多項政府科研課題,將科技成果應用于前沿人工智能端側的產品,在科技成果轉化上具有代表意義。

附

知存科技融資歷程:

來源:創業邦-睿獸分析

    作者:蘭晨曦