炬芯科技:盈利能力显著提升 持续发力端侧AI加速产品落地

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【编者按】2024年,集成电路行业在变革与机遇中持续发展。面对全球经济的新常态、技术创新的加速以及市场需求的不断变化,集成电路企业如何在新的一年里保持竞争力并实现可持续发展?为了深入探讨这些议题,《集微网》特推出展望2025系列报道,邀请集成电路行业的领军企业,分享过去一年的经验与成果,展望未来的发展趋势与机遇。

本期企业视角来自:炬芯科技股份有限公司(简称“炬芯科技”,股票代码688049.SH)

近年来,国际环境和形势多变,国际贸易摩擦不断升级,半导体产业成为受到影响最为明显的领域之一,也对国内相关产业的发展造成了客观的不利影响。但也是这种不利影响,迫使国产替代进程加快,也为国内半导体产业带来了新的挑战和机遇,加之半导体产业也在AI等应用带动逐步回暖。

2024年以来,随着人工智能技术的迅猛发展,端侧AI(Edge AI)正逐渐崭露头角,成为推动智能化应用落地的重要力量。这一趋势得益于终端芯片计算能力的显著提升、端侧模型的不断优化,AI终端和应用落地加速,炬芯科技在端侧AI领域也呈持续增长的态势。

盈利能力显著提升,推出新一代端侧AI芯片

过去一年,对炬芯科技来说,是非比寻常的一年。

首先,炬芯科技在2024年盈利能力显著提升,2024年第三季度营收及净利润均创历史新高,其中端侧AI处理器收入呈倍数增长。2024年前三季度实现营收和净利润双双增长,同比增长分别为24.05%和51.12%。

另外,炬芯科技以全球视野的专业音频芯片品牌立足于市场,服务全球知名的一线品牌客户,在品牌客户方面持续突破,以蓝牙音频、低延迟无线音频产品等产品为例,分别进入了Harman、SONY、BOSE、大疆、RODE、猛玛等国际知名品牌供应链,在以低延迟无线音频为基础的无线麦克风产品市场中,炬芯已成为该市场的主流供应商。不仅在端侧AI处理器产品收入已呈倍数增长,结合全部产品矩阵为炬芯提供了足够的成长动力。

更重要的是,在2024年炬芯科技成功推出新一代端侧AI音频芯片,该芯片平台采用CPU(ARM)+DSP(HiFi5)+NPU(MMSCIM,基于模数混合SRAM的存内计算)三核异构的AI架构,将MMSCIM和先进的HiFi5 DSP融合设计形成了炬芯科技“Actions Intelligence NPU(AI-NPU)”架构,并通过协同计算,形成一个既高弹性又高能效比的NPU架构。同时炬芯科技为AI-NPU打造了专用AI开发工具“ANDT”,该工具支持业内标准的AI开发流程如Tensorflow,HDF5,Pytorch和Onnx。

ANDT是打造炬芯科技低功耗端侧音频AI生态的重要武器。借助其ANDT工具链轻松实现算法的融合,帮助开发者迅速地完成产品落地。炬芯科技将继续加大端侧设备的边缘算力研发投入,通过技术创新和产品迭代,实现算力和能效比进一步跃迁,提供高能效比、高集成度、高性能和高安全性的端侧 AIoT 芯片产品,推动 AI 技术在端侧设备上的融合应用,助力端侧AI生态健康、快速发展。

所以不管是在业绩的成长,国际品牌的突破,还是在全球化和产品布局上,炬芯科技在2024年都取得了显著的进步,这对于炬芯科技而言,2024年是非比寻常的一年。

继续发力端侧AI,存内计算产品今年终端量产

从ChatGPT到Sora,文生文、文生图、文生视频、图生文、视频生文,各种不同的云端大模型不断刷新人们对AI的预期。然而,AI发展之路依然漫长,从云到端将会是一个新的发展趋势,AI的世界即将开启下半场,为半导体市场需求增长提供主要动力。

而随着生成式A I正以前所未有的速度发展以及计算需求的日益增长,AI处理必须分布在云端和终端进行,才能实现A I的规模化扩展并发挥其最大潜能 ——正如传统计算从大型主机和客户端演变为当前云端和边缘终端相结合的模式。与仅在云端进行处理不同,混合A I架构在云端和边缘终端之间分配并协调A I工作负载,所以预测混合AI应该会是AI的未来。

而混合AI中云端的工作主要就是耗费电力,以提供源源不断的AI算力。但在端侧AI应用当中,特别是大部分装置都以电池驱动,成本和低功耗就成为芯片设计厂商面临的巨大挑战,为了满足在较低功耗下提供最大算力,端侧AI芯片追求高能效比变得至关重要。

此外,现有的通用CPU和DSP解决方案虽然有非常好的算法弹性,但是算力和能效远远达不成极致的能效比目标,即便专用神经网络加速器(NPU)能效比大幅提升,但也无法满足对于功耗要求较高的穿戴类产品AI需求。传统技术的能效比较差的本质原因均源于传统的冯•诺依曼计算结构。传统的冯•诺伊曼计算系统采用存储和运算分离的架构,存在“存储墙”与“功耗墙”瓶颈,严重制约系统算力和能效的提升。

炬芯科技基于深厚的研发积累以及AI技术的深刻理解,创新性地采用了基于模数混合设计的电路实现存内计算Computing-in-Memory(简称CIM)技术,在SRAM介质内用客制化的模拟设计实现数字计算电路,既实现了真正的CIM,又保证了计算精度和量产一致性。炬芯科技面向电池驱动的低功耗IoT领域成功落地了第一代基于模数混合电路实现的SRAM based CIM(Mixed-mode SRAM based CIM,简称MMSCIM)在500MHz时实现了0.1TOPS的算力,并且达成了6.4TOPS/W的能效比,受益于其对于稀疏矩阵的自适应性,如果有合理稀疏性的模型(即一定比例参数为零时),能效比将进一步得到提升,依稀疏性的程度能效比可达成甚至超过10TOPS/W。基于此核心技术的创新,炬芯科技打造出了下一代低功耗大算力、高能效比的端侧AI音频芯片平台。

与此同时,以低延迟、个性服务和数据隐私保护等优势,端侧AI在IoT设备中扮演着越来越重要的角色,在制造、汽车、消费品等多个行业中展现更多可能性。基于SRAM的模数混合CIM技术路径,炬芯科技新产品的发布踏出了打造低功耗端侧AI算力的第一步,成功实现了在产品中整合AI加速引擎,推出CPU+DSP+NPU三核AI异构的端侧AI音频芯片。

炬芯科技发布了全新一代基于MMSCIM端侧AI音频芯片,共三个芯片系列:第一个系列是 ATS323X,面向低延迟私有无线音频领域;第二个系列是ATS286X,面向蓝牙AI音频领域;第三个系列是ATS362X,面向AI DSP领域。并且以ATS323X为例,有望最快在2025年上半年实现终端产品量产。

展望2025年,炬芯科技将继续加大端侧设备的边缘算力研发投入,通过技术创新和产品迭代,实现算力和能效比进一步跃迁,提供高能效比、高集成度、高性能和高安全性的端侧AIoT芯片产品,推动AI技术在端侧设备上的融合应用,助力端侧AI生态健康、快速发展。

责编: 爱集微
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