目前主流AI芯片都基于冯诺伊曼计算架构，其缺点是成本高，功耗高，且有90%以上的资源都消耗在数据的搬运上。 随着AI算法的持续升级与AI应用的持续普及，AI领域迫切需要性能更强、功耗更低、成本更低的芯片，打造智能万物互联时代。因此，架构创新成为必经之路，目前主要有两条技术路线：一是仍然基于老架构，使其老树开新花，以英伟达、AMD、Xilinx和Google等代表的芯片大厂基于冯诺伊曼计算架构继续发展GPU、FPGA和ASIC芯片；二是开发新架构，如存算一体芯片、软件定义硬件、类脑芯片等。国内以知存科技为代表的初创企业正在发力存算一体芯片架构。

不久前，知存科技发布基于高精度Nor Flash模拟存算一体架构的MemCore001/ MemCore001P两款智能语音芯片。 采用国际领航技术，以其低功耗和高性能的特点，知存科技将重新定义智能语音交互。

知存的缘起

知存科技是一家专注于存算一体人工智能芯片研发的公司。 什么是存算一体技术？ 这是一种有别于经典的冯诺依曼计算架构的新型计算架构。 在 冯诺依曼计算架构中，存储和计算是分离的两个芯片或者两个模块，数据必须在存储器与处理器之间来回搬运，消耗了大量的时间和功耗； 新型存算一体架构则是将存储和计算有机地结合在一起，直接利用存储单元进行计算，极大地消除了数据搬移带来的开销 。

存算一体技术被称为新一代人工智能芯片技术。 在人工智能运算中，存储器和处理器的数据搬运是瓶颈，而存算一体解决了传统芯片在运行人工智能算法上的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以数十倍地提高人工智能运算的效率，降低成本。 特别适用于智能语音识别、降噪、声纹识别，人脸、手势、文字等识别。

据悉，知存科技创始团队是国际上最早一批研究Nor Flash存算一体的研发人员。 早在2012年，知存科技现任CTO郭昕婕开始研发基于浮栅晶体管的存算一体芯片，耗时4年，用3种不同工艺完成了7次流片，2016年首次在深度学习上验证了全球第一个基于浮栅晶体管的存算一体芯片。 此后，多家单位跟进该技术的研发与产业化，目前在国际上已获得了英特尔、亚马逊、微软、美光、应用材料等半导体巨头的青睐。

2017年，受亚马逊Echo智能音箱的启发，预感未来人工智能的发展对高能效芯片有着强烈需求，王绍迪夫妇提前结束博士后研究工作，回国创业。 2017年10月，知存科技成立，针对智能语音应用场景设计了国际领先的高精度、低功耗Nor Flash存算一体芯片。

MemCore震撼发布，功耗近乎为0

时隔一年，在2019年11月，知存科技重磅推出公司首款基于模拟存算一体的智能语音芯片： MemCore001/ MemCore001P系列。 该系列芯片基于芯来科技RISC-V的内核研发，可以在500uA以下功耗完成深度学习降噪、语音识别、声纹识别等应用，低功耗运行时小于300uA，待机功耗小于10uA。