知存科技再獲深創投領投1億元B1+輪融資?

截至目前，知存科技B輪系列融資已累計達3億元。

2022年9月27日，存算一體芯片技術國際領航者知存科技宣布完成1億元B1+輪融資，本輪融資由深創投領投，國開科創跟投，指數資本繼續擔任獨家財務顧問。知存科技于今年1月宣布完成由領航新界領投，天堂硅谷、瑞芯投資跟投的2億元B1輪融資。截至目前，知存科技B輪系列融資已累計達3億元。

知存科技成立于2017年，專注存算一體芯片領域，是存算一體產業化的開拓者和領軍者。團隊擁有近10年的存算一體技術研發經驗，并于2016年成功流片驗證國際首塊模擬存算一體深度學習芯片，為突破馮·諾依曼架構瓶頸奠定了基礎。

知存科技擁有多種適合存內計算的非易失性存儲器工藝研發經驗，構建了WITIN Mapper編譯器、工具鏈、存內計算電路設計、多核運算等完善的存算一體開發生態。2022年1月，知存科技旗下存算一體SoC芯片WTM2101正式量產，相對于NPU、DSP、MCU計算平臺，在同等功耗水平下，WTM2101可將算力提高10-200倍。

國際首個存算一體SoC芯片WTM2101正式量產，打造超高算力與超低功耗解決方案

今年1月，知存科技旗下存算一體SoC芯片WTM2101正式量產并于3月推向市場。WTM2101可使用sub-mW級功耗完成大規模深度學習運算，加上 WTM2101 采用 WLCSP 極小封裝，非常適合小體積、功耗要求苛刻的智能可穿戴設備，可覆蓋語音識別、語音增強、健康監測、環境識別、遠場喚醒、運動識別、視覺識別及事件檢測多個應用場景。

WTM2101的存內計算核集成了360萬個非易失性存儲計算單元，這使得WTM2101的并行算力可高于DSP芯片數十倍。同時得益于非易失特性，存內計算核即使在斷電狀態下也不會丟失算法數據。因此存內計算核可以高速在峰值計算和斷電狀態中隨機切換，既實現了高算力，也實現了超低功耗。進入市場尚未滿半年，覆蓋智能穿戴、無線耳機等多個可穿戴設備產品已經基于WTM2101芯片完成產品開發，部分產品開始量產，預計年銷量達百萬。

國際領先的存算一體及芯片技術團隊，具備頂尖技術實力與產業資源

知存科技擁有國際領先的存算一體及芯片技術團隊。創始人兼CEO王紹迪畢業于北京大學微電子系，在UCLA電子和計算工程學院取得碩士和博士學位；聯合創始人、首席科學家郭昕婕自2012年起開展Flash存算一體研發，曾于2016年完成國際首個Flash存算一體計算芯片驗證。

核心團隊在王紹迪博士與郭昕婕博士領銜下，由多位國際頂尖學者、芯片專家共同組建，團隊平均擁有10年以上產業工作經驗，超過80%人員為研發人員，擁有國內外知名學府專業學術背景，以及知名半導體企業工作背景，具備豐富的芯片設計、研發、量產及銷售經驗和資源。

作為全球最早一批研究存算一體的團隊之一，知存科技擁有業內領先的存算一體技術和多種適合存內計算的非易失性存儲器工藝研發經驗，突破性地使用Flash存儲器完成神經網絡的存儲和運算，有效解決「存儲墻」問題，提高運算效率，積累了從設計到驗證的豐富經驗和產業鏈上下游資源以保證產能，并與高校展開產學研合作，加速科技成果轉化。未來5年，知存科技還將陸續發布更高算力序列芯片WTM8系列、WTM-C系列和WTM-S系列，其中WTM-C系列為邊緣計算算力系列產品，預計2025年前發布。此外，知存科技還與海內外消費電子頭部企業開展了深度戰略合作，推動更多產品落地。

機構評價

?深創投團隊表示，人工智能的發展對計算機體系架構正在造成重大沖擊，一場新的架構革命近在眼前。AI的出現與存內計算架構匹配，存算一體也將會改善現有的AI算力瓶頸。

知存科技具有一流的存算一體技術，創始成員來自國際上最早研發存算一體技術的專家團隊,并在2016年實現了全球第一款存算一體AI芯片。公司產品商業化進度全球領先，已成功量產流片，并與海內外消費電子頭部企業開展深度戰略合作與產品落地。

存算一體突破了傳統馮·諾依曼架構的性能瓶頸，將成為AI時代主流的計算架構；深創投將攜手知存科技助力打造顛覆性的技術并創造科技經濟的價值，走向新的存儲計算時代。

? 國開科創是國家開發銀行支持早期科技創新型企業發展的投資平臺。知存的存算一提技術是解決馮·諾依曼瓶頸所引發的算力和能效問題的完美方案，可以幫助實現更多高能效人工智能應用場景。投資知存是對存算一體技術方向以及團隊十年存算一體研發經驗的認可。知存在存算一體技術的長期投入已經產生優勢，率先布局和打造存算一體產業生態并初具成效，相信在后摩爾時代知存的綜合競爭力會持續凸顯。

? 中芯聚源合伙人張煥麟表示，擁有核心技術和卓越創新能力的企業一直是中芯聚源關注和投資的重點。知存科技存算一體芯片的量產及落地應用，大大推動存算一體芯片產業化和工程化進程。中芯聚源作為知存科技股東，看好企業發展前景、并會與企業一起，見證存算一體技術發展成長為人工智能時代重要的技術基石。

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