存算一体新架构，成为后摩智能颠覆大算力AI芯片的策略

最近，新一代GPUH100800亿晶体管出现在英伟达GTC会议上。采用台积电4nm工艺和HBM3，可实现3TB/s显存带宽，计算能力达到2000TOPS，但功耗也创下新纪录，达到惊人的700W。可以说，英伟达已经在现有的技术路线上实现了芯片性能和带宽的最终目标。业内很少有企业能以同样的方式取得更高的突破。如果他们想在关键指标上取得突破，他们必须发展新的道路。

在人工智能应用的推动下，新的存储计算架构B-60-7逐渐受到商业界的重视，并已成为未来制造计算芯片的流行技术之一。在这种情况下，后摩智能突然崛起，试图解锁大计算力人工智能芯片，据报道，其第一个基于SRAM的大计算力人工智能芯片最近已经成功点亮。国内大计算力人工智能芯片的发展还有另一条创新路径。

大计算力AI芯片被存算一体颠覆。

在人工智能的数字经济文明时代。5G大数据与自动驾驶交织在一起，计算能力将决定生产力。Open人工智能发现，自2012年以来，人工智能所需的计算能力每3.4个月翻一番。所以现在，越来越多的芯片公司开始投入大量资金，不断关注人工智能的大计算能力芯片。

那么，目前市场上主流的大算力AI芯片方案有哪些呢？

第一种是目前英伟达采用的冯·诺依曼架构策略，利用HBM解决内存墙问题，采用3D包装，技术先进，最新一代英伟达GPUHoper架构已达到4nm。该方案的优点是相对成熟，英伟达已经通过了。缺点是不能创造足够的差异化，达到70-80分几乎是极限，HBM成本相对较大，整体昂贵。

二是DSA，即算法与芯片高度绑定的方案。其优点是，它不仅可以提高计算效率，还可以降低功耗；该方案类似于Turn-key，更方便、更容易。但这种方法的缺点是算法和硬件紧密耦合，部分算法硬化到电路中，以牺牲灵活性来换取效率。由于不同的客户需要不同的算法，而且算法正在快速迭代，完全黑盒受欢迎。

在后摩智能看来，没有技术创新，初创没有技术创新，很难在竞争中脱颖而出。此外，1-2倍的产品性能有绝对的竞争力。为了真正刺激生态转型，必须有5.10倍以上的改进。因此，为了在大计算力芯片上取得更高的突破和更长期的发展，宏观上必须有差异化，不能以英伟达的方式击败英伟达，就像英伟达没有以英特尔的方式击败英特尔一样。

这种打破传统存储墙和功耗墙的新架构已成为后摩智能颠覆大计算力人工智能芯片的策略。目前，架构创新可以被称为第三种大计算力人工智能芯片的方式。这是一条有风险的路径，但也是一条技术进步相对较大的路径。事实上，许多外国企业已经开始大胆探索和创新创新架构。例如，英国公司Graphcore的IPU采用基于SRAM的近存计算，其产品也很有竞争力，但云培训市场的生态太重了。后摩智能进一步实现了基于SRAM的存储计算。

在各种存储介质中，SRAM是一种成熟度高、能够满足理想存储计算并行性需求的存储介质之一，是未来3-5年工业化的必要途径之一。SRAM作为存储计算的计算部件，具有较大的读写性能优势，存储逻辑简单清晰，不易受外部干扰，外围电路可操作性大，可与当前的数字处理器技术自然集成。

后摩智能联合创始人、产品副总裁信晓旭表示：采用存算一体化的新结构，其技术演进的上限将更高，成本更可控，未来更容易大规模普及。。它成立仅一年多，后摩智能第一款基于SRAM的存算集成大计算力人工智能芯片成功点亮，这也是业内第一款大计算力集成人工智能芯片。据后摩智能联合创始人兼战略副总裁项介绍，该芯片采用22nm工艺，样品计算能力达到20TOPS，可扩展到200TOPS，计算单元能效比高达20TOPS/W。与国际制造商1~2TOPS/W的平均水平相比，后摩智能在能效比方面具有明显优势。此外，这是在不牺牲芯片灵活性的基础上实现的。后摩芯片不仅支持市场上的主流算法，还支持不同客户定制自己的算子。

目前，新创等国内替代品的刚性需求给芯片初创企业带来了巨大的市场机遇。在这种需求下，国产芯片不需要达到100分，可能会通过考试。然而，在后摩智能看来，国产替代品只是其中之一。芯片是一条长跑轨道。如果你想真正经受住市场的长期考虑，你最终可以继续使用领先技术制造有竞争力的产品，真正为客户带来价值。

后摩的智能信心是什么？

目前，人工智能创业企业众多，各种技术路径不同。许多企业制造大型计算能力芯片，一些企业制造存算集成芯片，但很少有企业使用存算集成制造人工智能大型计算能力芯片。为什么后摩托车智能敢闯入无人区？

新晓旭承认，存算集成的大型计算能力芯片尚未实现，主要是由于存储单元阵列、人工智能、工具链等技术困难。具有强大技能的团队需要进行整体协同优化设计，最终实现基于存算集成的高效大型计算能力人工智能芯片。当然，如果这些困难被成功地克服，它将成为企业最强大的护城河。

后摩智能联合创始人。战略副总裁项在一开始补充说：有两组人需要整合存算的人工智能芯片：一个是在存算整合学术领域达到世界顶尖水平的学者；另一个是做过大芯片的工程派系。后摩智能有两个派系。创始团队的成员来自普林斯顿大学。美国Penstate大学等国内外知名大学，以及AMD。Nvidia。华为海思。地平线等一线芯片企业在先进的存储设备和存算集成技术方向上积累了近15年的研究积累，拥有丰富的存算电路设计和流量芯片。先进的制造技术从理论到实践。以及大型芯片设计和实践经验，主导了GPU、CPU、高性能汽车标准人工智能芯片等多个世界级芯片的研发和大规模生产。

这两个派系的团队成员相互争议，深入碰撞人工智能芯片的核心痛点——能效比。最终产品有两个优点：一是芯片处理能效比大大提高。此外，存算集成还提高了芯片的计算密度，为数百名顶级计算机提供了更好的扩展。

所以问题是，既然后摩智能可以做到，其他制造商也可以聚集这两组人来复制吗？在这方面，项告诉作者，首先，对于初创公司来说，工程师在行业中很少有会计经验，新人需要从头开始，然后摩智能有2-3年的先发优势，可以通过快速迭代产品提前赢得一定的市场。此外，像英伟达这样拥有足够资源的巨头，如果他们反过来做大芯片，最痛苦的是颠覆原来强大的生态系统，所以他们不会放弃武术。

在目前半导体创业热度前所未有的背景下。在冲动的背景下，后摩托车智能聚集了一个在计算集成和人工智能芯片领域经验丰富的团队，探索真正颠覆人工智能芯片的新技术，实现国内芯片通道超车，与国际大型工厂进行前沿和工程PK。一位在一家国际工厂工作了20多年的高级工程师说，加入后摩托车智能不仅是金钱的意义，更重要的是，公司的目标给了他实现梦想的感觉。