探境科技儲存優先架構（SFA）冠領新一代AI晶片技術
時下，“AI”、“晶片”、“AI晶片”不僅是世界範圍的“網紅”詞，同樣還代表著繼網際網路時代之後的全新時代。因為AI的概念、解決方案逐漸成熟，人們的生活也隨之得到了巨大的改變——目前AI已用於醫療、安防、自動駕駛、消費類電子等越來越多的落地應用場景。
說起AI就不得不說撐起整個AI世界的基石、智慧生活背後的巨人——AI晶片。自2018年伊始，晶片的產業價值和戰略地位日益突出，尤其“人工智慧”被冠以國家發展戰略的崇高定義後，整個人工智慧產業對AI晶片的熱情瞬間達到沸點，無論是傳統晶片廠商還是BAT網際網路巨頭，無論是老牌企業還是初創公司，均積極佈局投身人工智慧產業。
作為人工智慧產業鏈的關鍵環節和硬體基礎，AI晶片有著極高的技術研發和創新壁壘，而當前對人工智慧晶片的定義並沒有一個公認的標準。比較通用的看法是能夠執行深度學習演算法的晶片都可以稱為“AI晶片”，但實際上高標準要求下的AI晶片在能效比上有著數量級的差別。
目前，雖然經過多年的積累、耕耘，已經在語音識別、機器視覺方面取得了不俗的成績，但歸根結底還是依託於馮諾依曼架構。具體表現為通過不斷迭代、優化計算部分的資源來提升效能，具有代表性的有：
第一代AI晶片——DSP/GPU：
通常DSP/GPU再包裝上一些軟體層寫好的庫，可以提供給使用者一個包裝好的AI晶片執行環境。這樣的解決方案是可以滿足深度學習產生海量資料並行運算的需求，其效率超過CPU，但其執行深度學習演算法能效又遠低於ASIC及FPGA，直接表現就是效率、成本和功耗都很差。
第二代AI晶片——基於卷積或矩陣計算設計的專用晶片：
通過硬體平臺，執行深度神經網路演算法，可以得到較高的效率，同時又可有效控制成本，但儲存牆問題嚴重製約了此類晶片的發展、應用。
為了解決儲存牆問題，行業開始醞釀第三代AI晶片，比如採用分散式片上儲存、儲存計算一體化，這樣的做法看起來似乎是解決了部分儲存牆問題，但這樣做的結果還存在太多的不確定性和很高的成本，更類似實驗室產品。
到這，關於AI晶片的迭代好像打了個死結。實際，行業內早就有了意見——法國研究機構CEA-Leti認為，為快速成長的人工智慧應用實現高效率的運算效能，必須解決“儲存牆”(memory wall)的瓶頸，並推動新的架構解決方案。
推動新的架構解決方案，那麼新的架構應具備什麼樣的特點呢？回頭看看現有的架構解決方案，答案呼之欲出：計算驅動儲存，既表現為用較為富裕的計算資源驅動較為稀缺的儲存資源，其適用於計算複雜度高，儲存複雜度低的環境，並不適用於深度學習。
實際上，北京探境科技有限公司於近日釋出了一個巔峰性的AI晶片架構——“儲存優先架構”（SFA架構）。該架構推翻了傳統馮諾依曼結構，利用儲存為中心來設計晶片架構，充分解決了儲存牆的問題，具備能效比高，DDR頻寬佔用率低的特點，與其它AI晶片解決方案相比，資源利用率有成倍的增長。按照此前的邏輯，這個AI晶片架構可以稱其為全新的第四代AI晶片了。
經瞭解，這家成立時間不長的AI晶片公司，研發人員佔比達到了恐怖的85%，核心成員都擁有15年以上的行業資歷，他們帶領團隊分別奮鬥在晶片設計、系統設計、軟體、演算法等領域，是一家名副其實的以科技創新為核心競爭力的公司。
據介紹，探境科技旗下采用SFA架構的兩款晶片即將商用，他們分別是語音晶片和影象晶片，而晶片的具體效能遠超目前的行業標準。
究其原因，因為SFA架構不僅解決了前三代AI晶片的短板，同時還具備諸多特點：
以儲存資源為中心，通過儲存帶動計算來設計儲存和計算通道。資料在儲存之間的搬移過程之中就完成計算，計算對於資料來說只是一種“演變”
儲存、計算、排程演算法一體化，通過軟硬體協同工作，控制器在儲存和計算節點進行最優的對映。
可以支援未來的可計算SRAM或其他新型儲存，進一步提高計算效能。
對於非平衡的通用計算，可以通過計算層附著的不同運算元加以支援。SFA架構可以支援高差異化的計算型別，並且不同的計算正規化互不干擾。
天然支援高併發的計算，也從根本上解決了高併發引起的頻寬問題。
另外值得一提的是，在一年的時間裡，探境科技完成了兩輪共計數千萬美元的融資，這對初創型公司來說，實屬少見。同時，公司目前掌握數十項發明、軟體著作權，這也從側面印證了探境科技的研發實力。
目前來看，探境科技和他的SFA（儲存優先架構）給亟待實現技術突破的AI晶片行業打開了一扇新的大門，對推動人工智慧行業發展起到了積極的作用，但其最終的落地應用效果如何，讓我們等待市場的檢驗。
最後，我們也希望有更多的國產AI晶片企業能推陳出新，讓生活變得更加智慧、簡單。
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