知存科技WTM存内计算芯片原理分析

2023（春季）亚洲智能穿戴展第二日——2023（春季）全球蓝牙音频大会于3月30日在深圳福田会展中心5号馆隆重举行，本届大会共计近百家企业参展，并吸引了数千观众参观、选购。全球蓝牙音频大会创办于2017年，前身为蓝牙耳机大会，已经连续举办6年、12届，累计参会人员突破30000人，成为行业现象级大会，现已跻身全球影响最为广泛的蓝牙音频技术大会之一。

演讲嘉宾环节，知存科技FAE总监陆彤为我们带来了以《WTM存内计算芯片助力音频产品AI升级》为主题的演讲，主要介绍知存科技公司相关信息和存内计算原理，并向在场观众展示存内计算芯片WTM2101相关特性及其在智能语音方面的相关应用。

陆彤先生介绍道，知存科技创立于2017年，公司核心研发团队则早在2013年就开始了存算一体项目的研发，且在2016年成功研发出全球第一个支持多层神经网络的存内计算芯片，首次验证了存内计算在深度学习应用中的优势，在学术界和产业界受到广泛关注。2020年知存科技推出了存算一体加速器WTM1001，2022年正式量产存算一体SoC芯片WTM2101并落地商用。今年知存科技将发布面向6-48Tops算力产品的WTM-8系列，该芯片将拥有全新架构，可以更有效地助力客户提升产品性能和用户体验。今年1月，知存科技完成国有资本领投的2亿元B2轮融资，累计融资近8亿元，商业化进程和技术发展前景被广泛看好。

近十年来，摩尔定律明显放缓。通过上图右侧的图表可直观看出，在过去几十年中，CPU性能呈数量级增长，然而存储器的性能发展速度则明显低于CPU的发展速度，二者之间的差距越来越大。随着AI计算算力密度越来越高，就出现了产业界所称的“存储墙”问题。存算一体技术被认为是有效解决“存储墙”问题的前沿技术之一。

在传统的计算架构中，存储模块与计算模块是分开的，其工作流程为先从存储单元选中对应的行列数据，通过数据通道传输至计算单元，计算完毕后数据被放回至存储单元，再取下一个数据。其缺点在于，每次计算时都需要在存储与运算单元之间来回搬运，且搬运的过程会带来时延的上升，影响信息时效性。而且在算力非常大的情况下，也会消耗更多的电能。

区别于传统冯诺依曼架构，存算一体架构是直接使用存储器件单元完成乘加计算，无需数据读写与搬运，可以在极低功耗下完成大规模的深度学习运算，大大提升运算效率，降低时延。

达摩院连续2022年和2023年将能够突破内存墙限制、有效提高AI算力的存算一体技术列入十大科技趋势，非常看好存算一体能够带来的强大科技创新动能。

WTM2101是知存科技在2022年3月正式量产并推向市场的全球首颗存内计算SoC芯片，主要应用于智能语音、智能健康等场景，具备高算力、高能耗、低功耗、多应用等特点，最大模型参数可达1.8M。

与市场现有方案相比，WTM2101芯片可以在更低的功耗下，完成更为复杂的环境去噪、100命令词识别、语音唤醒等算法，数据表现具备明显优势。

通过WTM2101芯片架构展示可以看到，其拥有3个计算单元，AI计算算力强于同类芯片，且拥有更低的功耗，在提升设备性能的同时，有效提高了续航与待机时间。同时针对音频输入，WTM2101也提供Analog和PDM编解码以及旁路输出，方便系统集成和拓展声音信道。

作为一款通用处理器，WTM2101芯片可广泛应用在智能语音与智能穿戴领域，提供语音识别、语音增强、健康监测、环境识别、手势识别、运动识别、视觉识别、AOA定位等方案，帮助产品实现更出色的用户体验。

比如在AI增强方面，WTM2101芯片可在降低环境噪声的同时，还原更清晰的人声，该特性适用于耳机、对讲机、助听器、麦克风等产品。

在关键词唤醒和百词语音识别方面，WTM2101芯片可在低功耗的状态下实现1-20个词的唤醒及40-300个词的连续语音识别。

WTM2101芯片所拥有的环境识别特性也非常适用于可穿戴设备，可实时分析噪声，识别周围环境并定位所处场所，或识别特定事件，采取不同的降噪或通透策略。

在助听/辅听方面，WTM2101芯片能够有效结合啸叫抑制、环境声抑制、人声增强等功能，采用相应算法，助力TWS耳机发挥听力辅助功能，为听障人士提供一定程度上的辅听帮助。

目前WTM2101芯片已经被应用在TWS耳机、助听设备、VR眼镜、智能手表等产品中，以其高算力、低功耗的特性为产品带来更强大的性能与更持久的续航，确保产品流畅地运行各项功能应用。

知存科技专注存算一体芯片和技术，在产学研方面与国内顶尖高校、研究所都开展了深度合作，成立联合实验室、共同承担国家级和市级科研项目，保持技术领先。在市场生态方面，知存科技也在不断优化底层工艺，提升产品可靠性与稳定性，调优产品易用性，持续迭代WTM系列芯片产品，为业界同仁更快更好地实现AI功能落地提供强大助力。

编辑：黄飞