随着人工智能技术的发展，数据处理的效率和能耗管理成为制约其进一步发展的关键因素。面对这一挑战，Vertical Compute公司正在通过其创新的垂直集成内存与计算技术，为下一代AI应用开辟新的可能性。近日，Vertical Compute宣布成功完成2000万欧元的种子投资轮，投资方包括imec.xpand、Eurazeo、XAnge、Vector Gestion和imec。这笔资金将支持公司在内存技术领域的革命性突破，推动AI和边缘计算的应用发展。
内存技术瓶颈：挑战与机遇并存
在过去几十年中，计算机内存技术的进步始终跟不上处理器性能的提升。这一现象被称为“内存墙”。传统的静态随机存取内存（SRAM）虽然速度快，但容量小且成本高，而动态随机存取内存（DRAM）虽然能够提供更大的存储空间，但其能耗和成本却让其在大规模应用中面临挑战。随着人工智能、生成式AI等应用的普及，这些问题变得愈加突出，尤其是在需要高带宽和快速访问的大规模数据处理场景中。
Vertical Compute的技术正是要打破这一瓶颈。公司首席技术官Sébastien Couet指出：“内存技术在密度和性能上的扩展已经遇到瓶颈，而处理器的性能却在不断提升。面对AI工作负载的极端数据访问需求，我们必须突破内存墙，才能开启下一波AI创新。”
垂直集成技术：从根本上解决内存瓶颈
为了应对内存技术的瓶颈，Vertical Compute提出了一种基于垂直集成的全新思路。这种创新的垂直内存与计算结构通过将内存与计算单元结合在一起，减少数据在芯片内部的移动距离，从而实现数据传输的极大优化。传统的内存技术面临的高能耗和高延迟问题，在垂直结构中得到了有效缓解。
Vertical Compute的核心专利技术通过垂直数据通道的设计，将数据存储与计算单元紧密集成。通过减少数据传输的距离，从厘米级缩小到纳米级，极大地提升了内存和计算单元之间的连接效率。这不仅能显著降低能耗，还能提高系统性能，帮助AI应用在边缘设备上高效运行，而无需依赖云计算基础设施。
“我们的方法将数据存储和计算整合到一个更高效的垂直结构中，从而解决了当前内存技术的性能限制，”公司首席执行官Sylvain Dubois表示，“这种技术能让我们在不牺牲性能的情况下，充分释放大规模AI模型在边缘设备上的潜力。”
图：Vertical Compute：突破内存瓶颈，推动AI应用的未来（图源：IMEC）
开辟AI与边缘计算的新纪元
随着生成式AI、自然语言处理和大规模机器学习模型的兴起，传统的云计算架构已经难以满足其对带宽、延迟和隐私保护的要求。尤其是在智能手机、个人电脑和智能家居等边缘设备上进行AI推理时，面对着成本、能耗和扩展性等多重挑战。
Vertical Compute的垂直集成内存技术，正是针对这一挑战而设计。它不仅能够减少数据传输的延迟，降低功耗，还能保护用户隐私，避免将敏感数据传输到远程服务器。这使得AI应用可以在本地设备上进行处理，提升了用户体验的同时，也有效解决了大规模AI应用的隐私问题。
启动研发与团队建设，垂直计算的未来
Vertical Compute的总部位于比利时洛万拉纽，并在比利时鲁汶（Leuven）、法国格勒诺布尔和尼斯设有研发中心。公司正在积极招聘顶尖的工程师，以支持其在垂直集成内存和计算技术领域的研发工作，并加速其产品的商业化进程。
公司创始人表示：“我们希望吸引来自全欧洲的顶级人才，将欧洲的技术优势推向全球舞台。”
垂直计算的颠覆潜力
此次成功的种子轮融资不仅体现了投资者对Vertical Compute技术潜力的高度认可，也表明了全球资本市场对公司未来发展的巨大信心。imec.xpand的Tom Vanhoutte表示：“我们对Vertical Compute团队的领导力和这项颠覆性技术充满信心，期待与他们一起推动半导体行业的变革。”
