近2億！深圳AI芯片創(chuàng)企獲新融資，豪威集團(tuán)參投

芯東西（公眾號(hào)：aichip001）
作者 ZeR0
編輯 漠影

芯東西4月22日?qǐng)?bào)道，近日，深圳感存算一體芯片創(chuàng)企九天睿芯宣布完成B++輪融資，由頭部重要產(chǎn)業(yè)方領(lǐng)投，豪威集團(tuán)、招商致遠(yuǎn)跟投，老股東共達(dá)電聲、英豪資本持續(xù)加碼。芯東西獲悉，融資金額接近2億元。

本輪融資將主要用于推進(jìn)模型-處理器-存儲(chǔ)聯(lián)合創(chuàng)新（MPM，Memory-Processor-Model），圍繞下一代智能系統(tǒng)的核心需求，持續(xù)加強(qiáng)公司在底層技術(shù)、系統(tǒng)架構(gòu)、產(chǎn)品研發(fā)與產(chǎn)業(yè)協(xié)同方面的布局。

九天睿芯成立于2018年，由多名海內(nèi)外頂尖高校博士聯(lián)合創(chuàng)立，基于類腦計(jì)算，以模數(shù)混合形式，實(shí)現(xiàn)感存算一體芯片的研發(fā)落地。

融資完成后，九天睿芯將繼續(xù)圍繞3個(gè)方向加大投入：

第一，強(qiáng)化底層核心技術(shù)研發(fā)，持續(xù)推進(jìn)高帶寬存儲(chǔ)、高能效處理器、系統(tǒng)軟件與模型協(xié)同優(yōu)化等關(guān)鍵能力建設(shè)；

第二，深化MPM路線下的產(chǎn)品化與工程化落地，推動(dòng)關(guān)鍵技術(shù)驗(yàn)證與系統(tǒng)級(jí)集成；

第三，聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈上下游伙伴，加快在云端推理、邊緣智能和智能設(shè)備等場(chǎng)景中的生態(tài)合作與應(yīng)用落地。

九天睿芯認(rèn)為，下一階段AI競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵，是模型、處理器、存儲(chǔ)及系統(tǒng)軟件的協(xié)同優(yōu)化能力。

基于這一判斷，該公司持續(xù)推進(jìn)以MPM為核心的方法論創(chuàng)新，嘗試從系統(tǒng)視角重新定義智能計(jì)算的底層路徑。

從“先有模型、再去適配芯片”的傳統(tǒng)研發(fā)鏈路，升級(jí)為“模型與芯片協(xié)同定義”的研發(fā)范式，是其持續(xù)推進(jìn)的重要方向。

MPM強(qiáng)調(diào)圍繞真實(shí)工作負(fù)載，將存儲(chǔ)、處理器、模型放在同一個(gè)問題中協(xié)同設(shè)計(jì)，使模型創(chuàng)新、芯片創(chuàng)新、存儲(chǔ)創(chuàng)新與系統(tǒng)軟件創(chuàng)新形成雙向牽引，從而實(shí)現(xiàn)整體系統(tǒng)效率的躍遷。

基于此，該公司計(jì)劃在模型側(cè)通過合作與自研相結(jié)合的方式，圍繞芯片物理邊界、存儲(chǔ)介質(zhì)特性與系統(tǒng)級(jí)約束開展創(chuàng)新，并聯(lián)合存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)伙伴、模型公司及上下游生態(tài)，共同推進(jìn)MPM的共生設(shè)計(jì)，提升系統(tǒng)級(jí)效率與產(chǎn)品落地能力。

九天睿芯聯(lián)同合作伙伴在MPM這個(gè)大方向目前的重要布局包括：

（1）存儲(chǔ)層：國(guó)際頭部廠商近期已公開推動(dòng)以HBF為代表的新型高帶寬存儲(chǔ)形態(tài)及其標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，面向AI推理工作負(fù)載構(gòu)建“介于HBM與SSD之間”的新層級(jí)存儲(chǔ)。

九天睿芯和合作伙伴則在推動(dòng)一條功耗更低的高密度高帶寬存儲(chǔ)路徑：在承載大部分模型權(quán)重的同時(shí)，以更優(yōu)的容量密度、帶寬效率與系統(tǒng)能效支撐大尺寸模型部署，為千億參數(shù)級(jí)尤其是MoE模型的落地提供更具工程可行性的底層支撐。

（2）計(jì)算層：以SRAM存算一體（CIM）結(jié)合SRAM近存為核心構(gòu)建高能效NPU計(jì)算裸片，通過提升片上SRAM容量、增強(qiáng)數(shù)據(jù)駐留與算子融合能力，減少中間激活數(shù)據(jù)的寫回、搬運(yùn)與重復(fù)訪問，顯著降低系統(tǒng)功耗與熱密度，為3D堆疊形態(tài)下的可靠運(yùn)行性，提高可堆疊層數(shù)，降低散熱與系統(tǒng)能耗成本。

針對(duì)MoE模型中的routing、token重排與數(shù)據(jù)流組織等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，九天睿芯亦進(jìn)行了專門的架構(gòu)優(yōu)化，以提升稀疏計(jì)算場(chǎng)景下的系統(tǒng)級(jí)效率。

（3）模型層：基于存儲(chǔ)介質(zhì)特性、計(jì)算芯片物理邊界與當(dāng)前工藝條件，對(duì)模型進(jìn)行面向部署的聯(lián)合創(chuàng)新，包括模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、專家組織方式、參數(shù)布局、量化壓縮、稀疏激活與推理流程優(yōu)化等。

其核心是讓模型、存儲(chǔ)和處理器在同一約束條件下協(xié)同演進(jìn)，提升權(quán)重承載效率、token生成效率、帶寬利用效率與系統(tǒng)能效，為千億參數(shù)級(jí)MoE模型在真實(shí)場(chǎng)景中的可部署性打開更現(xiàn)實(shí)的路徑。

九天睿芯希望以統(tǒng)一的方法論貫通多類推理場(chǎng)景，逐步形成覆蓋云、邊、端的系統(tǒng)能力體系。

在云端推理與推理基礎(chǔ)設(shè)施場(chǎng)景中，MPM有望提升系統(tǒng)吞吐、單位成本效率與整體資源利用率；在邊緣智能和各類智能設(shè)備場(chǎng)景中，MPM有望推動(dòng)更強(qiáng)模型以更高能效、更低成本實(shí)現(xiàn)部署；在機(jī)器人及其他實(shí)時(shí)交互場(chǎng)景中，MPM也有望幫助系統(tǒng)在有限資源約束下獲得更好的理解、決策與響應(yīng)能力。

當(dāng)前，AI產(chǎn)業(yè)正從邁向應(yīng)用規(guī)模化落地，產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向推理階段的系統(tǒng)效率競(jìng)爭(zhēng)。

無論是云端推理集群、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，還是機(jī)器人、AI手機(jī)、AI PC等智能設(shè)備，推理系統(tǒng)都在面臨同一個(gè)核心問題：如何以更高效率計(jì)算，高密度存儲(chǔ)支撐更強(qiáng)模型的持續(xù)運(yùn)行與規(guī)模化部署？

英偉達(dá)聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在CES演講中曾直言：“The best models today are all mixture of experts（MOE）”，表明MoE正在成為當(dāng)前先進(jìn)模型的重要演進(jìn)方向。英偉達(dá)在CES同期發(fā)布中也將其新一代AI平臺(tái)明確面向包括MoE在內(nèi)的下一代模型需求。

九天睿芯認(rèn)為，隨著MoE持續(xù)走向更大規(guī)模與更廣泛部署，系統(tǒng)瓶頸將進(jìn)一步從單點(diǎn)算力轉(zhuǎn)向權(quán)重承載、帶寬效率、功耗控制與系統(tǒng)級(jí)協(xié)同，這也使得圍繞存儲(chǔ)密度、處理器與模型聯(lián)合創(chuàng)新的MPM路線具備更加明確的產(chǎn)業(yè)意義。