9月28日，存算一体芯片技术国际领航者知存科技宣布完成1亿元B1+轮融资，本轮融资由深创投领投，国开科创跟投，指数资本继续担任独家财务顾问。此前，指数资本曾帮助知存科技于今年1月完成由领航新界领投，天堂硅谷、瑞芯投资跟投的2亿元B1轮融资。截至目前，知存科技B轮系列融资已累计达3亿元。

知存科技创始人兼CEO王绍迪表示，作为知存科技连续多轮融资的独家财务顾问，指数资本始终保持着对产业认知、专业输出和工作方法的高频迭代，在融资过程中通过大量扎实的研究工作做好充足准备，为我们提供高度匹配发展目标的融资解决方案，引入能在现阶段为公司带来更大价值增量的股东机构。我们期待未来在长期资本规划、业务发展等多方面与指数资本深入合作、相互支持，继续携手前行。

指数资本董事总经理黄磊认为，知存科技拥有10年存算一体研发经验，作为赛道领航者，获得产业上下游多方认可。知存科技是当前第一家也是唯一一家存内计算芯片在售企业，产品覆盖多个行业头部客户，优先抢占高端市场，商业化迎来爆发期。作为知存科技的长期合作伙伴，指数资本坚定看好公司发展前景，成为新一代算力基础设施。

交易Q&A

Q AI时代，传统计算架构有何显著痛点？

上世纪40年代，冯·诺依曼确立了处理器和存储器分离的基本计算架构。随着AI时代下数据量激增，冯·诺依曼架构的“存储墙”问题日益凸显。一方面，数据总线的有限带宽严重制约处理器的性能与效率；另一方面，存储器与处理器之间也存在严重的性能不匹配问题。此外，数据在存储器与处理器之间的频繁迁移也带来严重的传输功耗折损。高功耗、低效率、高成本等问题成为AI时代下计算架构变革的显著痛点，亟需新型的计算架构应对未来应用场景的挑战。

Q 知存科技提供了什么样的解决方案？

知存科技成立于2017年，专注于存算一体芯片设计，是存算一体产业化的开拓者和领军者。团队拥有近10年的存算一体技术研发经验，并于2016年成功流片验证国际首块模拟存算一体深度学习芯片，为突破冯·诺依曼架构瓶颈奠定了基础。

知存科技拥有多种适合存内计算的非易失性存储器工艺研发经验，构建了WITIN Mapper编译器、工具链、存内计算电路设计、多核运算等完善的存算一体开发生态。2022年1月，知存科技旗下存算一体SoC芯片WTM2101正式量产并于3月推向市场，相对于NPU、DSP、MCU计算平台，在同等功耗水平下，WTM2101可将算力提高10-200倍。

Q 知存科技的关键能力&核心优势是什么？

①技术能力：知存科技创始团队是全球最早一批研究存算一体的团队之一，拥有业内领先的存算一体技术和多种适合存内计算的非易失性存储器工艺研发经验，突破性地使用Flash存储器完成神经网络的存储和运算，有效解决「存储墙」问题，提高运算效率，并积累了从设计到验证的丰富技术经验。

②产品优势：经过数年发展，知存科技已推出WTM系列的两款芯片产品。今年1月，其存算一体SoC芯片WTM2101正式量产并于3月推向市场。WTM2101可使用sub-mW级功耗完成大规模深度学习运算，加上 WTM2101 采用 WLCSP 极小封装，非常适合小体积、功耗要求苛刻的智能可穿戴设备，可覆盖语音识别、语音增强、健康监测、环境识别、远场唤醒、运动识别、视觉识别及事件检测多个应用场景。WTM2101的存内计算核集成了360万个非易失性存储计算单元，这使得WTM2101的并行算力可高于DSP芯片数十倍。同时得益于非易失特性，存内计算核即使在断电状态下也不会丢失算法数据。因此存内计算核可以高速在峰值计算和断电状态中随机切换，既实现了高算力，也实现了超低功耗。

③产业资源&商业化进展：知存科技积累了丰富的产业链上下游资源以保证产能；并与高校展开产学研合作，加速科技成果转化。目前，知存科技的产品已打开高端可穿戴设备领域市场，落地智能手表、无线耳机等多个品类，并正与海内外头部企业开展深度战略合作，推动产品落地。

④业内顶级团队：知存科技拥有国际领先的存算一体及芯片技术团队。创始人兼CEO王绍迪毕业于北京大学微电子系，在UCLA电子和计算工程学院取得硕士和博士学位；联合创始人、首席科学家郭昕婕自2012年起开展Flash存算一体研发，曾于2016年完成国际首个Flash存算一体计算芯片验证。

核心团队在王绍迪博士与郭昕婕博士领衔下，由多位国际顶尖学者、芯片专家共同组建，团队平均拥有10年以上产业工作经验，超过80%人员为研发人员，拥有国内外知名学府专业学术背景，以及知名半导体企业工作背景，具备丰富的芯片设计、研发、量产及销售经验和资源。