近日，國內AI芯片創(chuàng)企探境科技首次披露了其四款語音AI芯片的詳細參數，其中包括語音喚醒芯片、命令詞識別芯片、語義理解芯片、通用型降噪芯片。
據探境科技表示，這四款AI芯片普遍具有識別距離遠(達到5米以上)、反應時間短(最低小于0.1s)等特點，可以部署在常見的安防前端、智能家居、家電、可穿戴、汽車導航等場景下。
一、突破“存儲墻”，打造存儲優(yōu)先架構
探境科技是國內AI芯片新生力量之一，憑借其創(chuàng)新的存儲優(yōu)先架構(Storage First Architecture，簡稱SFA)，探境科技在去年完成了上億元的A輪融資。
探境科技創(chuàng)始人兼CEO魯勇介紹過，由于AI神經網絡數據量較大，具有高并發(fā)、高耦合等特性，引發(fā)了AI芯片高帶寬存取、以及數據間的相關耦合性等問題，所以在馮諾伊曼架構之下，目前AI芯片普遍面臨了“存儲墻”問題——AI計算資源豐富，但存儲及數據搬運效率低下
探境科技認為，其存儲優(yōu)先架構(SFA)的的一大突破就是將存儲作為調度核心，使數據在存儲器之間傳遞的過程中就得到計算，這種簡單快速有效的方式特別適合邊緣計算場景來使用，在同等條件下相對于傳統(tǒng)的類CPU架構，存儲優(yōu)先架構的芯片產品可將數據訪問降低10-100倍。
傳統(tǒng)的類CPU架構芯片通過提供存儲帶寬、集成新的計算單元等改進措施，通過不計成本和功耗的方式改良產品的性能，這使得產品本身的產品化路徑加長，開發(fā)難度加大，同時成品應用范圍相對狹窄。
因此，一旦出現數據量大規(guī)模激增，就容易導致“存儲墻”等瓶頸問題，迫使芯片廠商不斷通過“暴力提升”的方式改進性能，這從根本上是架構設計出現了問題。
在摩爾定律進入“紅區(qū)”工藝升級困難的今天，架構針對具體場景的合理性顯得尤為重要。
二、打造四款邊緣語音AI芯片
基于其存儲優(yōu)先架構，探境科技披露了四款邊緣語音識別控制相關產品(語音喚醒芯片、命令詞識別芯片、語義理解芯片、通用型降噪芯片)的參數。
這四款芯片普遍具有識別距離遠(達到5米以上)、反應時間短(最低小于0.1s)、多級電源管理功耗極低(最低待機功耗小于50μW，典型功耗小于1mW)、降噪能力突出等特點。
它們可以部署在常見的智能家居、智能家電、智能可穿戴、汽車導航等典型場景下。
此外，據探境科技透露，目前公司已基于存儲優(yōu)先架構研發(fā)出一系列針對邊緣計算場景的高吞吐能力解決方案。
邊緣計算以及安防前端處理器芯片專為典型場景開發(fā)，執(zhí)行效率最大可達13T OPS，并可靈活采用1.6T OPS/3.2T OPS/13T OPS多種部署方式，而其能效比高達4T OPS/W，支持普通的USB2.0/USB3.0，支持LPDDR3/LPDDR4。
而自動駕駛芯片產品目前提供高達20-100T OPS的執(zhí)行吞吐能力，巨大的執(zhí)行效率意味著自動駕駛場景下可以接受多路攝像頭信息，并將這些信息快速消化得到快速有效的反饋和執(zhí)行。
據探境科技表示，未來公司將依靠存儲優(yōu)先架構、內置高速SRAM、高效本地推力能力等一系列自主專利的NPU技術打造出更多細分領域產品。由于其AI芯片核心技術的共通性，探境科技的開發(fā)團隊可以針對不同使用場景從一個產品快速調節(jié)產品特性成為更適用新領域的新產品，具備快速產品化的優(yōu)勢。
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