量子位：2022存算一体芯片深度产业报告（30页）.pdf

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1、存算一体芯片Compute in MemoryQbitai Industry Insight深度产业报告技术篇产业篇展望篇引 言感谢以下机构与个人参与深度访谈（按照首字母排序）：达摩院、后摩智能、九天睿芯、苹芯科技、千芯科技、燕博南、亿铸科技量子位科技深度产业报告存算一体芯片22021年，全球半导体产业销售总额共计5,559亿美元，其中，中国以1,925亿美元的半导体销售额成为全球规模最大的区域市场。在这个千亿美元市场中，有价值数亿元的高端制造设备，也有价格几元到几十元不等的芯片。今天，全球半导体市场的竞争格局相对稳定，在产业链各环节都由市场份额占绝对优势的企业主导，这些企业凭借着极高的技术壁

2、垒，在击退新玩家的同时也掌握着行业的发展动向。半导体产业“牵一发而动全身”的特性导致新玩家很难凭一己之力改变行业内的某些规则，改变往往来自应用侧的真实需求。正是基于这个特性，我们所看到的半导体行业创新案例往往具备更高的可靠性。半导体行业随着应用侧技术的发展而演进，不断往下做的先进工艺正是因为人工智能的发展，对于计算规模和计算速度的要求在不断提高。当先进工艺走到7nm以下，芯片在物理层面的缺点逐渐显现，随之而来的是持续走高的成本投入。由于当前几乎所有芯片大厂都将主要精力放在先进工艺研发上，产业链上中下游的配合方也都围绕先进工艺开展相应研发。然而，在突破1nm极限后，摩尔定律将由此失效，基于冯诺依

3、曼架构的芯片技术发展将不会再依托先进工艺。在技术快要走到极限之时，必然会提前出现“掉头”的现象，在半导体领域，“掉头”意味着在芯片从0到1的各个环节寻找新的方法突破瓶颈。芯片领域的创新包括先进封装技术，新型架构，新材料等各个方向。在其中，我们关注到基于存算一体架构的芯片研发。在采访了部分行业头部机构后，我们希望可以还原存算一体技术的本真，并且能够一探这一领域的真正价值。目录技术篇1.1 技术简介1.2 技术价值1.3 技术路径1.4 关键技术1.5 技术挑战与展望产业篇2.1 行业现状与驱动力2.2 市场价值2.3 市场规模2.4 产业链分布2.5 主要玩家及中外竞争对比2.6 进入门槛展望篇

4、3.1展望结论4量子位科技深度产业报告存算一体芯片技术篇51.1 技术简介研究背景人工智能芯片是人工智能技术发展的硬件基础，在人工智能发展三大要素，数据、算法和算力中，算力主要由人工智能芯片支撑。人工智能芯片目前有两种发展路径：一种是在传统计算架构下的AI加速器/计算卡，主要以GPU,FPGA,ASIC等为代表；另一种路径是颠覆传统的冯诺依曼架构，采用新的架构来提升计算能力，以存算一体芯片为代表。当前，摩尔定律已逼近极限，依靠器件尺寸微缩来提高芯片性能的技术路径在功耗和可靠性方面都面临巨大挑战。传统的冯诺依曼架构已无法适应如今AI计算对算力和低功耗的需求，存算一体芯片架构是需求变化中催生出的新

5、型计算架构，在算力和能效比方面相比冯诺依曼架构具有绝对优势。定义存算一体是将存储单元和计算单元合为一体，省去了计算过程中数据搬运环节，消除了由于数据搬运带来的功耗和延迟，有望彻底解决传统冯诺伊曼架构的存储墙问题，极大提高计算能效。由于实现形式不同，目前业内对于存内计算的概念并没有形成非常明确的定义。量子位科技深度产业报告存算一体芯片1.2 技术价值过去几十年，半导体行业都是按照摩尔定律在发展。摩尔定律的核心内容是“集成电路上可以容纳的晶体管数目大约每经过18个月便会增加一倍”。在摩尔定律能够持续往下走的时候，每一到两年换一代芯片工艺，整体性能便可提升数倍，成本也会自然降低。在性能提升速度非常快

6、的前提下，产业界不需要进行架构创新便可以不断开拓新的市场空间。到2010年以后，进入后摩尔时代，人们意识到摩尔定律会走到极限。自2012年以来，AI训练任务的算力需求每3.5个月就会翻倍，这个数字远超过摩尔定律的18月。为了满足算力需求，芯片需要更高的集成度，晶体管的体积变得越来越小。当小到一定程度时（逼近物理极限），便会引发现新现象，如量子隧穿效应。在冯诺依曼架构下，即使处理器的算力能够做到非常大，但存储器的访问速度远比不上处理器的处理速度，导致处理器的实际性能受到严重制约。当前针对算力需求出现了很多解决方案，如先进工艺、3D堆叠技术等，但这些技术依旧是基于冯诺依曼架构下，仍无法从底层突破瓶