针对存储墙限制,业界也提出了一系列解决方案,比如采用高带宽的内存、更大的片上Cache、近内存计算、神经网络压缩等。这些方式虽然能够在一定程度上减少访存时间,但是并不能从根本上解决存储墙问题。

知存科技成立于2017年10月,致力于开发基于浮栅技术的数模混合存算一体人工智能芯片,使用单一浮栅存储阵列完成深度学习网络的存储和计算功能,运算过程中无需缓存、内存和逻辑运算加速器,在存储单元器件中直接完成计算,从而彻底解决人工智能运算中的存储墙和算力问题。目前知存科技基于自主研发的存算一体架构和存储阵列的嵌入式智能语音芯片已经完成流片,支持DNN、LSTM等多种常用网络,支持可变运算和参数精度,预计2019年年中量产。

目前来看,存算一体还处于早期发展阶段,这条技术路线真的可行吗?12月21日晚8点,AI芯片系列课第三季第3讲将开讲,由知存科技CEO王绍迪主讲,主题为《存算一体AI芯片的架构创新与技术挑战》。