深圳市九天睿芯科技有限公司成立于2018年，致力于高性能混合信號芯片設計，是全球新型感存算一體架構技術領域的領跑者，已獲得基金投資以及中歐政府資助數億元。公司現有團隊包含7位來自全球知名理工院校的青年科學家及近百名芯片設計、計算架構及深度學習的研發工程師，核心成員曾就職于Tl、ADI、Qualcomm、ST、騰訊、IMEC等全球知名半導體企業。公司主要產品包括高精度ADC，用于各種傳感器的前端定制開發； 第一代感存算一體芯片（ADA：ASP模擬特征提取+ADC+CIM存內計算融合）。第二代視覺存算一體協處理器ADA2X0（支持處理Vslam、手勢、高速防撞檢測、事件相機信號處理等）預計2023年投產，已與B字頭車企、飛利浦、西門子、一清智能等國內外一線企業建立合作聯系。

AIGC需要突破存儲墻的瓶頸 存算一體及無線互聯能夠有效降低存儲時延和功耗

ChatGPT的跨越式升級，附帶內容的快速生成和多層級交互，已經對全球算力的壓榨提升到了一個新的高度。傳統馮諾依曼架構的計算方式，在后摩爾時代，已無法滿足硬件的智能化升級。

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業內人士指出，如果說，AIGC只是在內容生成上的重大突破，AR/VR、具身智能、外部感知信號鏈，也將迎來全面升級。如視覺算法從簡單人臉，到支持自動駕駛的超大計算模型，如何更有效、更準確地將外部環境數據，轉化提取成大算力模型需要的計算數據，以及更高效率的邊緣計算芯片，將是下一個硬件智能升級的轉折點。同類的大算力應用會輻射到自動駕駛、機器人、金融、醫療、教育、工業、大消費等眾多領域。這是一場智能化革命新的起點。

據介紹，九天睿芯設計的基于SRAM的存內計算技術，擁有多項突出優勢：算力迭代性強，可完美覆蓋達200TOPS+大算力的需求，保持高面效比/能效比；可以支持Transformer等常用模型，高度陣列并行，可以更好地做流水線、層融合、圖融合，以支持大模型；能效比達到20TOPS/W，是傳統數字計算的5-10倍；基于同類算法，面效比高達4TOPS/mm2（基于已點亮的22nm芯片實測），無論是在邊緣計算的低功耗體現，還是在超大算力的穩定運行，都具有突出優勢；同時擁有支持4bit 8bit的CIMX（混合信號存算）和支持浮點運算的CIMD（數字存算）。

AIGC需要更多傳感器產生海量數據（603138） 感存算一體化芯片能夠有效降低部署及功耗成本

業內人士表示，眼耳鼻舌身意六識，人體本身是一個多元、多維度、智能化融合的感知系統。就像人要通過眼睛認知多彩的世界，通過耳朵聽到美妙的聲音，通過皮膚觸摸感受自然的脈絡。人體還有很多隱形的感知器官，使得平衡、運動、預知身體健康成為可能。而單一維度的感知往往不足以支撐人去做準確的判斷，多元、多維度的智能感知，是未來各行各業智能化升級的方向。

基于不同行業的應用，全球已開發出上千種各類傳感器，從分離感知，到融合感知，到結合視覺、聲音、霍爾、毫米波等多種傳感器和算法的自動駕駛系統，再到未來的具身智能(機器人)行業，大算力、存儲、高智能的融合感知，將是主要的發展方向。

存內計算在感知信號鏈中的計算作用，將覆蓋從側端傳感器（生物電傳感器）的超小算力，到視覺攝像頭，PMUT超聲波人體檢測等大算力的需求。基于以上技術積累，九天睿芯已量產第一代感存算一體架構芯片ADA100（用于時間序列傳感器信號的智能化處理），實現了微瓦級的超低功耗。

九天睿芯攜手潤欣科技（300493）等客戶 共同打造基于存算一體和智能互聯的新型信號鏈

傳統模擬芯片大廠ADI、TI、Maxim，占據了全球近80%以上的信號鏈芯片市場，年銷售額超150億美元，隨著自動駕駛、機器人及其他行業全品類智能化感知升級的需求，這一市場有望迎來更大的爆發。上游的需求，推動底層的創新，基于對市場及未來發展趨勢的預判，依托傳統模數混合電路的設計基礎，結合創新的存內計算架構，九天睿芯提出新型的AI感知處理信號鏈芯片構想。

經過多年的潛心研發，九天睿芯已積累多個成熟IP，從高速ADC，到PLL/CDR和高并行度高效率的信號處理，這些是智能信號鏈（智能感知/互聯）的基礎IP；后摩爾時代，為應對多樣化、快速更迭的市場需求，新一代互聯技術將會以NoC和Die間互連（Chiplet）為主，芯片走上眾核異構，柔性交付，已是必然趨勢。

日前，九天睿芯和國內領先的芯片分銷及解決方案提供商上海潤欣科技（300493）達成合作協議，針對智能家居、AI智能穿戴、AI智能音箱、新能源汽車等市場定制化芯片，幫助高端客戶實現產品的智能化升級。據介紹，雙方已與部分重點客戶達成定制開發及IP授權合作意向。基于以上市場及九天睿芯在模數混合領域的技術積累，九天睿芯及合作伙伴將共同打造的高速ADC、ADC based PAM4 Serdes、PCIe retimer等智能感知/互聯芯片及IP，將為公司后續推出基于存內計算(CIM)和Transformer大模型的解決方案提供完整，高度匹配的閉環鏈路。

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