PG电子(中国)官方网站SRAM概念爆火 多家公司回应最新布局 业内：短期难以形成技术颠覆消息面上，谷歌TPU第一代设计者Jonathan Ross所创立的Groq公司正式宣布，其新一代LPU在多个公开测试中，以几乎最低的价格，相比GPU推理速度翻倍。并且后续有三方测试结果表明，该芯片对大语言模型推理进行优化效果显著，速度相较于

　　上述消息爆出后，多家A股公司通过投资者互动平台等渠道，阐释公司SRAM相关的研究和业务。同时，今日（2月21日）《科创板日报》记者以投资者身份致电多家涉及SRAM储存器业务的公司，采访了解其进展。

　　整体来看，包括炬芯科技、、成都华微等在内的多家科创板公司，均声称业务与SRAM储存器有关联或关注相关技术，其中有公司表示正在基于SRAM研发AI存算芯片，并且将在2024年取得阶段性进展。

　　不过，多位业内人士接受《科创板日报》记者采访时，对SRAM相关产品方案将可能引起的算力爆发，保持较为审慎的态度。无论是SRAM本身的高成本、低容量，还是基于SRAM的LPU产品的通用性局限，短期来看对当前算力技术和产业难以形成颠覆。

　　《科创板日报》记者通过互动平台向询问基于数模混合电路的SRAM存内计算路径进展，证人士表示，炬芯科技将推出最新一代升级为CPU+DSP+NP三核异构的高端AI音频芯片ATS286X，预计在2024年中，向下游客户提供样品芯片，该芯片为便携式产品提供更大的算力。

　　炬芯科技证人士称，“SRAM是和FLASH和DRAM一样的一种储存器，SRAM用于AI芯片也有特定的场景，例如推理场景，但是公司未来的重点研发方向。”

　　炬芯科技股份有限公司董事长兼CEO周正宇，曾在2023年11月举行的中国集成电路设计业2023年会上公开表示，基于SRAM的CIM具有非常显著的技术优势，包括能效比高，功耗低，读写速度快，适合低功耗高性能装置使用；写次数没有限制，适用于模型反复调整的；工艺成熟，可大规模量产；工艺领先，适合集成。“针对低功耗的音频SoC，基于SRAM的CIM是目前打造低功耗音频AI算力的首选。”

　　证人士向《科创板日报》记者表示，该公司基于NOR Flash的存算一体芯片恒芯2号已回片，正处于测试阶段，该公司自2023年下半年同步也在进行基于SRAM的数字存算一体方案的研发，进展符合预期。

　　上述恒烁股份证人士称：“NOR Flash存算一体芯片与SRAM的数字存算一体均可以用于，但SRAM是‘数字’存算一体，两者仍然存在功能方面的差别。顺利的线年底能回片。而且AI芯片也是公司未来的发展方向。”

　　成都华微在互动平台上表示，该公司承担的“十三五”国家科技重大专项基于28nm工艺平台，突破超大规模高性能FPGA低功耗设计方法等关键技术，建立高性能、高性价比千万门级SRAM型FPGA器件自主研发与工程化应用能力。此外，该公司智能SoC芯片可以应用于人工智能领域，但目前处于研发、送样阶段。

　　《科创板日报》记者致电成都华微采访其相关芯片进展详情，截至发稿暂未得到回复。值得注意的是，与此前两家拥有消费级应用布局的公司不同，成都华微隶属于中国电子信息产业集团，专注于特种集成电路研发、设计、测试与销售，以提供信号处理与控制系统的整体解决方案为产业发展方向。

　　中科蓝讯证人士向《科创板日报》记者表示，目前该公司在研的智能蓝牙音频芯片、物联网芯片产品等均是基于NOR储存器，暂时没有产品基于SRAM研发。“目前NOR已经能满足所有产品智能化方面的需求，是否应用SRAM要根据下游客户需要进行。”该证人士称PG电子娱乐平台。

　　也有投资者关注到军用电子元器件芯片检测公司思科瑞，并询问该公司是否有SRAM芯片相关业务。证人士向《科创板日报》记者表示，“公司主要从事芯片检测，拥有一种随机静态存储芯片SRAM的测试筛选技术，每年可检测约10万只该种类型芯片。”

　　在生成式引发的算力焦虑中，能产生算力爆炸的颠覆性技术也更容易受到市场关注。但这会是SRAM或基于SRAM的AI芯片吗？多位受访的从业者对此表示怀疑。

　　“SRAM是个非常成熟的技术了，CPU中的寄存器和缓存都用的是SRAM。”业内人士接受《科创板日报》记者采访表示，SRAM早已以IP内核形式完成在SoC的集成，本身的技术价值没有更大的突破。

　　上述人士表示，SRAM确实要比DRAM快，但SRAM价格很贵，容量较小。“LPU乃至其他计算芯片，大量使用SRAM时需要有所权衡，比如需不需要为了性能而牺牲容量。”

　　“之所以Groq选择了SRAM，是因为它只推理、不训练，而推理所需要的存储空间比训练要小得多，所以Groq的一个板卡只有230MB的内存，而GPU的DDR空间基本都是几个GB的大小。”该人士称PG电子娱乐平台，由于成本和容量限制，目前还看不到SRAM爆发的希望。

　　而对于基于SRAM的LPU产品，业内人士则质疑其不同场景中的通用能力，可能会影响该类产品的规模应用。

　　有芯片从业者表示，LPU目前的优势在于推理，而训练方面能力偏弱PG电子娱乐平台。Groq使用的是开源模型，而且不训练这些模型。这样的方案“优点是推理速度很快，适用于单个模型的场景，但一旦涉及多个模型，LPU就没有任何优势了。”

　　“训练比推理难很多”。有从事国产大模型训练的业内人士向《科创板日报》记者表示，推理是模型结构固定，模型权重已经冻结之后做的，但训练是为了训出模型，通常算法工程师会通过改变模型结构等操作来调整模型，这些操作非常灵活，并且大模型的训练还要分很多阶段。

　　“对应到场景而言，越通用，则对训练过程的灵活性要求越高，越专用，则适用场景越小。”该大模型研发人士直言，LPU甚至可能是一个专为某种模型结构设计的硬件，很可能大模型换个结构就很难支持，另外Groq官网也只提到在大语言模型上的优势，专为语言模型设计，估计在图像和视频方面没有优势。

　　“Groq公司LPU产品应用范围限制比较大，相比于更为完善的软件生态和GPU产品的通用计算平台，短期来看也完全没法取代GPU。”上述人士称。