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全球存储计算一体化芯片耀明智存科技获近3亿元A轮融资

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

据投资界6月10日消息，全球存储计算一体化芯片耀明智存科技，宣布完成A3轮1亿元融资。

本轮融资由飞图创投领投，万魔声学、科羽盛达、仁馨资本等跟投，老股东科讯创投、中芯聚源、普华资本、招商创投持续跟投，指数资本担任财务顾问专属。

融资资金将用于加大技术研发、产品线拓展和新产品量产的投入。

此前，智存科技已分别获得中芯聚源、国投创投领投的A1轮和A2轮融资。

截至目前，智存科技已完成近3亿元A轮融资。

智存科技成立于今年10月，专注于集成存储和计算芯片的设计。

是存储和计算产业化的先行者和领导者。

团队研发存储计算一体化芯片已有8年时间，并于2016年成功流片验证全球首款模拟存储计算一体化深度学习芯片，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，芯片研发成本增加，性能提升有限。

“存储墙”问题尤为突出：数据在计算单元、缓存和内存之间传输。

占用了90%以上的功耗和时间，造成功耗高、效率低等问题。

导致芯片的计算能力无法进一步提升，在人工智能计算中问题更为显着。

全球存储计算一体化芯片耀明智存科技获近3亿元A轮融资

人工智能已经在一些易于实现的场景中大规模落地，更多的场景对算力、成本、功耗有更严格的要求。

存储与计算的融合可以有效解决计算能力、功耗、成本等诸多限制。

在此形势下，智存科技突破性地利用闪存完成神经网络的存储和运算，解决了AI的存储墙问题，提高了计算效率。

与基于冯诺依曼架构的深度学习芯片相比，计算效率提升约10-50倍；单个Flash阵列可并行完成数万次矩阵乘法和加法运算，计算吞吐量比DRAM和SRAM的带宽高10倍。

可以超越成熟工艺下先进工艺的计算效率，大幅降低开发和流片成本。

此外，智存科技积累了从设计、仿真技术到量产的存储与计算一体化的全流程经验，产品开发效率较以往提升了五倍。

经过几年的发展，智存科技已推出WTM系列两款芯片产品，覆盖智能穿戴设备、智能家居、智慧城市等众多使用场景。

支持低功耗多命令文字识别、降噪、声纹识别等，内置2MB深度学习网络参数存储空间，可存储和计算多达40层的多重（相同或不同）同时深度学习网络算法。

科技推出首款存储计算一体化编译器WITINMapper，支持DNN/RNN/LSTM/TDNN等多种网络结构。

学术和工业背景相融合的管理团队拥有丰富的芯片量产和市场经验，引领创新前沿。

王少弟，智存科技创始人兼CEO，毕业于北京大学微电子系，2011年获得加州大学洛杉矶分校博士学位，存储器和自动化领域专家。

设计专家。

CTO郭新杰毕业于北京大学微电子系，2015年获得UCSB博士学位，历时4年、6次流片，首次研发出浮栅内存计算一体化深度学习芯片技术。

此外，智存科技团队80%以上是来自加州大学、爱丁堡大学、清华大学、北京大学、国防科技大学、浙江大学、北京航空航天大学、IBM，拥有GlobalFoundries、AMD、Qualcomm、Global Foundries、RDA等知名半导体公司工作背景，拥有丰富的芯片设计经验和资源、研发、批量生产、销售。

智存科技立足于存储与计算一体化技术的开发和前沿研究，先后承担了“新一代人工智能技术培育”、“新一代信息通信技术培育”等多项政府科研项目北京市科学技术委员会；凭借产品创新和广阔的市场前景，智存科技被评为年度AI芯片领域最具影响力的创新企业，并荣获毕马威年度“核心技术”50家新兴企业榜等多项荣誉奖项。

面向未来，智存科技将持续优化底层技术，让存储与计算一体化芯片更加高效、可靠，大规模应用于消费电子设备中。

飞图创投表示，智存科技是一家非常优秀的科技公司。

创始团队是最早研究Nor Flash存储与计算一体化的团队之一，并率先推出满足TWS需求的低功耗存储与计算一体化量产芯片。

市场需求。

其研发的存储计算一体化架构，在深度学习推理领域，计算效率是传统架构的数百倍，同时完美解决了“存储墙”和“功耗墙”问题。

飞图创投深耕科技领域多年，认为智存的产品符合飞图科技改变未来的投资理念。

因此，非常有幸参与本次融资，未来与志存共同成长。

国投创投表示，智存科技是存储与计算芯片集成领域国际领先的公司，是国投创投在人工智能芯片前沿领域的重要布局。

公司先后承担了北京市科委“新一代人工智能技术培育”、“新一代信息通信技术培育”等多项政府科研项目，将科技成果应用于切割优势人工智能端侧产品，在科技成果转化方面具有巨大优势。

代表意义。

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