2024年11月5日消息，炬芯科技创新性的采用了基于模数混合设计的电路实现存内计算Computing-in-Memory（简称CIM）技术，在SRAM介质内用客制化的模拟设计实现数字计算电路，既实现了真正的CIM，又保证了计算精度和量产一致性。炬芯科技面向电池驱动的低功耗IoT领域成功落地了第一代基于模数混合电路实现的SRAM based CIM（Mixed-mode SRAM based CIM，简称MMSCIM）在500MHz时实现了0.1TOPS的算力，并且达成了6.4TOPS/W的能效比，受益于其对于稀疏矩阵的自适应性，如果有合理稀疏性的模型（即一定比例参数为零时），能效比将进一步得到提升，依稀疏性的程度能效比可达成甚至超过10TOPS/W。基于此核心技术的创新，炬芯科技打造出了下一代低功耗大算力、高能效比的端侧AI音频芯片平台。

炬芯科技正式宣布发布全新一代基于MMSCIM端侧AI音频芯片，共三个芯片系列：第一个系列是 ATS323X，面向低延迟私有无线音频领域；第二个系列是ATS286X，面向蓝牙AI音频领域；第三个系列是 ATS362X，面向AI DSP领域。

三个系列芯片均采用了CPU（ARM）+ DSP（HiFi5）+ NPU（MMSCIM）三核异构的设计架构，炬芯的研发人员将MMSCIM和先进的HiFi5 DSP融合设计形成了炬芯科技“Actions Intelligence NPU（AI-NPU）”架构，并通过协同计算，形成一个既高弹性又高能效比的NPU架构。在这种AI-NPU架构中MMSCIM支持基础性通用AI算子，提供低功耗大算力。同时，由于AI新模型新算子的不断涌现，MMSCIM没覆盖的新兴特殊算子则由HiFi5 DSP来予以补充。

以上全部系列的端侧AI芯片，均可支持片上1百万参数以内的AI模型，且可以通过片外PSRAM扩展到支持最大8百万参数的AI模型，同时炬芯科技为AI-NPU打造了专用AI开发工具“ANDT”，该工具支持业内标准的AI开发流程如Tensorflow，HDF5，Pytorch和Onnx。同时它可自动将给定AI算法合理拆分给CIM和HiFi5 DSP去执行。 ANDT是打造炬芯低功耗端侧音频AI生态的重要武器。借助炬芯ANDT工具链轻松实现算法的融合，帮助开发者迅速地完成产品落地。

根据炬芯科技公布的第一代（GEN1）MMSCIM和HiFi5 DSP能效比实测结果的对比显示：

当炬芯科技GEN1 MMSCIM与HiFi5 DSP均以500MHz运行同样717K参数的Convolutional Neural Network（CNN）网路模型进行环境降噪时，MMSCIM相较于HiFi5 DSP可降低近98%功耗，能效比提升达44倍。而在测试使用935K 参数的CNN网路模型进行语音识别时，MMSCIM相较于HiFi5 DSP可降低93%功耗，能效比提升14倍。

另外，在测试使用更复杂的网路模型进行环境降噪时，运行Deep Recurrent Neural Network模型时，相较于HiFi5 DSP可降低89%功耗；运行Convolutional Recurrent Neural Network模型时，相较于HiFi5 DSP可降低88%功耗；运算Convolutional Deep Recurrent Neural Network模型时，相较于HiFi5 DSP可降低76%功耗。

最后，相同条件下在运算某CNN-Con2D算子模型时，GEN1 MMSCIM的实测AI算力可比HiFi5 DSP的实测算力高16.1倍。

综上所述，炬芯科技此次推出的最新一代基于MMSCIM端侧AI音频芯片，对于产业的影响深远，有望成为引领端侧AI技术的新潮流。

炬芯科技选择基于模数混合电路的SRAM存内计算（Mixed-Mode SRAM based CIM，简称MMSCIM）的技术路径，具有以下几点显著的优势：第一，比纯数字实现的能效比更高，并几乎等同于纯模拟实现的能效比；第二，无需ADC/DAC, 数字实现的精度，高可靠性和量产一致性，这是数字化天生的优势；第三，易于工艺升级和不同FAB间的设计转换；第四，容易提升速度，进行性能/功耗/面积(PPA)的优化；第五，自适应稀疏矩阵，进一步节省功耗，提升能效比。

而对于高质量的音频处理和语音应用，MMSCIM是最佳的未来低功耗端侧AI音频技术架构。由于减少了在内存和存储之间数据传输的需求，它可以大幅降低延迟，显著提升性能，有效减少功耗和热量产生。对于要在追求极致能效比电池供电IoT设备上赋能AI，在每毫瓦下打造尽可能多的 AI 算力，炬芯科技采用的MMSCIM技术是真正实现端侧AI落地的最佳解决方案。

炬芯科技还公布了MMSCIM路线规划，从路线图中显示：1、炬芯第一代(GEN1)MMSCIM已经在2024年落地， GEN1 MMSCIM采用22 纳米制程，每一个核可以提供100 GOPS的算力，能效比高达6.4 TOPS/W @INT8；2、到 2025 年，炬芯科技将推出第二代（GEN2）MMSCIM，GEN2 MMSCIM采用22 纳米制程，性能将相较第一代提高三倍，每个核提供300GOPS算力，直接支持Transformer模型，能效比也提高到7.8TOPS/W @INT8；3、到 2026 年，推出新制程12 纳米的第三代（GEN3）MMSCIM，GEN3 MMSCIM每个核达到1 TOPS的高算力，支持Transformer，能效比进一步提升至15.6TOPS/W @INT8。

每一代MMSCIM技术均可以通过多核叠加的方式来提升总算力，比如MMSCIM GEN2单核是300 GOPS算力，可以通过四个核组合来达到高于1TOPS的算力。

从ChatGPT到Sora，文生文、文生图、文生视频、图生文、视频生文，各种不同的云端大模型不断刷新人们对AI的预期。然而，AI发展之路依然漫长，从云到端将会是一个新的发展趋势，AI的世界即将开启下半场。

以低延迟、个性服务和数据隐私保护等优势，端侧AI在IoT设备中扮演着越来越重要的角色，在制造、汽车、消费品等多个行业中展现更多可能性。基于SRAM的模数混合CIM技术路径，炬芯科技新产品的发布踏出了打造低功耗端侧 AI 算力的第一步，成功实现了在产品中整合 AI 加速引擎，推出CPU+ DSP + NPU 三核 AI 异构的端侧AI音频芯片。

未来，炬芯科技将继续加大端侧设备的边缘算力研发投入，通过技术创新和产品迭代，实现算力和能效比进一步跃迁，提供高能效比、高集成度、高性能和高安全性的端侧 AIoT 芯片产品，推动 AI 技术在端侧设备上的融合应用，助力端侧AI生态健康、快速发展。Actions

来源: 爱集微