近一段时间，存算一体再燃热潮，成为破除“内存墙”，以及打造大算力芯片的主要路径之一。不过我们今天的话题比存算一体还要更多元，它就是“感存算一体化”。

正如开篇提到的，存算一体芯片是为了打破冯诺依曼存储计算分离的计算架构所造成的“内存墙”的系统限制，而“感存算一体化”则是在这个体系里增加了传感。以传统物联网体系为例，数据基本是在传感、存储和计算芯片三个部分流转，而三位合一无疑能够降低能耗和延迟。

那么，“感存算一体化”芯片的前景如何？“感存算一体化”如何实现？目前，哪些企业已经在这方面获得了突破？

“感存算一体化”芯片的前景

进入互联网时代后，全球数据产生量快速攀升，特别是在云计算、人工智能、物联网背景下，数据产生量爆发式增长，预计2025年将达到170ZB以上，因此市场对数据的收集、存储、处理要求不断提高。现有芯片是硅基芯片，其性能开发已基本到达顶点，在存储、计算等方面已无提升空间，限制了下游行业发展，新型电子产品受限于算力，设计的功能难以实现，新型的感存算芯片迎来发展机遇。

从下游来看，以自动驾驶为例，我国汽车厂商、互联网公司、科技公司等纷纷进入布局，企业包括百度、华为、小米、四图维新、阿波罗、地平线、小鹏汽车、蔚来汽车、长安汽车、比亚迪等，行业规模不断扩大。自动驾驶系统中采用传统芯片，需要先利用传感器芯片收集信息，通过存储芯片进行存储，再利用计算芯片来处理数据，其整体处理时间较长，会导致车载电子反应速度较慢，使得其安全性大幅降低。感存算芯片将三种功能集于一体，信息处理速度更快，因此受到关注。

“感存算一体化”如何实现？

具体的实现方式，我们参考华南先进光电子研究院樊贞团队在《Nature Communications》发表的研究成果，如下图所示，该团队利用铁电Pb(Zr0.2Ti0.8)O3外延薄膜的大极化和受极化调控的光伏效应，构建了高质量铁电光伏传感器，然后完成了感知和处理图像的FE-PS-NET的概念验证，可以实现高可靠性、超低延迟和零能耗的推理。

图源：华东师范大学新闻网

和存算一体一样，“感存算一体化”也是处于行业发展的早期阶段，学术性研究比较多，除了我们刚刚提到的华南先进光电子研究院樊贞团队，国内武汉光电国家研究中心、光学与电子信息学院缪向水教授、叶镭副教授团队也在做相关的研究。2021年8月份，《Science》(科学)杂志曾发表过一篇缪向水教授、叶镭副教授团队的论文，论文中提出了二维材料与铁电近邻耦合实现感-存-算一体的新方法。如下图所示，该团队一方面利用固定的铁电极化等效为非易失栅极电场对二维材料沟道进行电学掺杂，从而构建PN结、结型晶体管（BJT）等器件，用于构建外围电路；另一方面，铁电畴的极化翻转调制能够改变BJT的结区内建势垒，用于构建非易失存储器，并提升高低阻值比，以实现存内计算。

图源：华中科技大学信息存储材料及器件研究所网站

从当前的研究成果来看，“感存算一体化”主要是压力感存算一体、光学感存算一体、气体感存算一体三大类。从目前的应用方向来看，“感存算一体化”主要是实现更高效的机器视觉和类脑计算。华南先进光电子研究院樊贞团队的研究就是为了解决传统机器视觉系统由于数据在传感、内存和处理单元之间的反复搬运，导致高能耗和高延迟，难以满足无人驾驶等场景中海量视觉信息实时处理的需求；武汉光电国家研究中心、光学与电子信息学院缪向水教授、叶镭副教授团队则是创新性地提出了一种同质晶体管-存储器架构和新型类脑神经形态硬件。

在企业方面，目前公开透露有相关研究的企业，一个是中电海康，另一个是九天睿芯。2020年，在长三角一体化发展重大合作事项签约仪式上，长三角物联网“感存算一体化”合作落地，中电海康作为总部设在杭州的国内物联网龙头企业，建设“感存算一体化”超级中试中心。

全球首款视觉应用感存算一体计算芯片

九天睿芯目前已经完成了感存算一体芯片的流片和验证，落地有望。2021年9月，相关报道指出，九天睿芯全球首款可广泛应用于视觉领域的感存算一体新型架构计算芯片ADA20X已流片成功并完成性能验证。

九天睿芯的芯片技术理论依据源自类脑计算，由神经形态工程学和Synaptics创始人Carver Mead在90年代提出。其关键在于“感”，也就是说，神经元仅在累积到足够电荷数量之后才会激活，大多数时间处于低功耗的待机状态，这降低了功耗。以ADA20X为例，最低功耗可降至μW级别，大约为传统数字芯片功耗的1/10。同理，神经拟态芯片仅在检测到有意义的事件才会进行处理，降低了能量，神经拟态芯片又可称为“事件驱动处理”芯片。但纯事件驱动的相机和处理会丢失一些静态的高精度信息，而ADA20X芯片，可以同时支持高精度图像及高时间分辨率事件的处理。

更重要的是，它打破了冯诺依曼存储计算分离的计算架构所造成的“内存墙”的系统限制，像人脑一样的存算一体，是类脑计算的核心突破。过去60年中，集成电路不断缩小，从电子管计算机到智能手机，微观器件的加工面积缩小了万亿级。但是，芯片不可能无限缩小，集成电路晶体管也不会无限增加，性能、功耗、成本等总有一个要素会逼近极限。

2020年，集成电路工艺已经微缩至5nm甚至3nm工艺，而一个原子的直径在1nm左右。物理限制打破了传统意义下的摩尔定律（晶体管集成密度），业内认为半导体发展已经步入后摩尔时代。人工智能的发展已经被算力不足、能效过低所约束和限制。

那么，基于精简控制、算力堆叠和数据流优化的微架构AI芯片创新难以为继。ADA20X能效比达20Tops/W，让计算耗电和散热两大难题找到了新的方向。

ADA20X实物图

实际上，这已经是九天睿芯研发的第二代感存算一体芯片了，相较第一代ADA100专注于可穿戴场景，第二代将重点放在视觉场景中，这意味着更大的市场空间。36氪从九天睿芯官方了解到，ADA20X具有高度可定制性，可以依据不同的市场需求，定制不同算力及接口的专用芯片，算力覆盖从0.3Tops-200Tops，可以满足平板电脑、可穿戴、智能家居、AR/VR、电池供电IPC、ADAS等多种不同应用场景。

事件相机发明人Prof Tobi Delbruck认为ADA20X的技术突破是个大的里程碑：NPU方向已经比较拥挤，能够实现支持事件及图像处理的基于SRAM模数混合的视觉应用存内计算芯片为数不多。尤其是在AR/VR等的应用上，事件相机和事件语音传感器的应用需要高效的并行处理器，这个技术带来的影响值得跟踪。

此外，ADA20X还可以同时支持CNN Transfer以及以SNN代表的类神经元计算架构，并且具备架构灵活，阵列化计算效率不衰减等等优点；输入形式上，可以同时支持动态视觉传感器（aka事件相机）的event输入，也可以支持传统相机的图像输入；并配有基于存内计算的ISP，可以同时支持事件和图像的预处理。据悉，ADA20X预计在2022年初进行试产并进一步量产。

尾声

目前，我国长三角地区科技、经济发达，有众多产业聚集，特别是拥有众多集成电路企业，有利于感存算芯片行业发展。2020年11月，上海嘉定、江苏无锡、浙江杭州、安徽合肥四大区域签约了长三角“感存算一体化”合作，并成立了长三角“感存算一体化”联盟。此方案的落地，将加快推动我国感存算芯片行业发展步伐。

当前，在我国“十四五”国家重点研发计划“信息光子技术”重点专项中，感存算一体光电融合芯片技术被列入其中，再加上长三角“感存算一体化”联盟的推动，未来“感存算一体化”芯片大有可为，尤其是在机器视觉和类脑计算领域。

来源：电子发烧友，36氪，新思界网