中国经济新闻联播11月20日北京电（熊辉 王海珠）2019年11月28日，AI芯片企业知存科技在北京微电子国际研讨会暨IC WORLD大会上发布MemCore001/MemCore001P两款智能语音芯片。该系列芯片基于国际领先的高精度Flash模拟存算一体技术开发完成，支持智能语音识别、语音降噪、声纹识别等多种智能语音应用。芯片运行功耗小于300uA，待机功耗小于10uA。
MemCore001芯片
以深度学习为代表的AI算法需要频繁地进行数据存取，低功耗和高性能之间的矛盾一直是端侧AI芯片落地的难题。知存科技研发的存算一体技术完美地解决了这个难题。MemCore001/MemCore001P在几百微安电流下即可运行主流深度学习算法，同时实现单麦或双麦降噪和无单独唤醒的One-shot识别。针对不同智能语音应用场景，知存科技与合作方开发了相应的系统解决方案，包含智能语音降噪和智能语音识别等算法，可直接集成在芯片中，供应用开发者方便调用。MemCore001/MemCore001P适用于电池供电的小型智能设备、可穿戴设备和有源供电的智能家电、智能控制等应用。
MemCore001系列芯片尺寸
基于Flash的模拟存算一体技术
MemCore系列芯片采用国际领先的模拟存算一体芯片架构，使用Flash单元完成8bit权重存储和8bit * 8bit的模拟矩阵乘加运算。单一Flash阵列可并行完成200万次矩阵乘加法运算，计算吞吐量相比DRAM和SRAM等存储器带宽高出100-1000倍。
知存科技创始团队自2013年开始研发基于Flash的模拟存算一体芯片技术，是该技术最早期的研发人员之一，并于2016年首次成功流片验证了该技术。2018年，知存科技针对智能语音应用场景设计了国际领先的高精度、低功耗Flash存算一体芯片架构，并首次应用于MemCore001/MemCore001P系列芯片。
知存科技存算一体芯片技术
MemCore，无处不在的极致交互
MemCore001/MemCore001P内置2MB深度学习网络参数存储空间，可同时存储和运算多达32层的多个（相同或不同）深度学习网络算法，支持DNN/RNN/LSTM/TDNN等多种网络结构。
MemCore001/MemCore001P的典型工作频率为24MHz(工作时钟)和2MHz(唤醒时钟)，其中MemCore001P带有独立的Audio Codec和16-bit低功耗ADC，包含SPI、PDM、I2S接口，同时支持传统模拟驻极体电容、模拟MEMS与双路数字PDM麦克风输入。此外，MemCore001/MemCore001P可与多种主流MCU协同工作，兼容基于ARM架构的Cortex-M4/M3/M33/M0等系列MCU以及基于RISC-V的MCU。
MemCore001P在低功耗模式下，采用片内独立的低功耗时钟，可与其他芯片通过中断协同交互，从而进一步降低整个系统的功耗。针对电池驱动设备，可以在延长数倍使用时间的前提下，大幅度提高智能语音交互体验。
MemCore001/MemCore001P目前提供QFN7X7封装形式，后续将提供QFN5X5及WLCSP封装形式。
MemCore001/MemCore001P的芯片开发工具链也将于近期提供。关注知存科技官方网站(www.witintech.com)获取最新芯片和技术文档信息。
知存科技持续推进存算一体芯片技术
知存科技关于MemCore芯片的介绍
知存科技CEO王绍迪表示：“存算一体技术是目前AI加速领域研究最热的方向之一，基于Flash的模拟存算一体技术是其中发展最快、最接近产业化落地的一个方向，知存科技一直引领该方向的技术路线。在产业化落地方面，知存科技将持续跟踪客户和市场需求，不断推进该技术的迭代更新，为客户带来AI产品升级，为AIoT万物互联提供技术支撑”。
