《科創板日報》2月21日訊（記者 黃修眉 餘佳欣 郭輝） SRAM（靜態隨機存取儲存器）作為一種傳統儲存方案，近兩日相關概念連續點燃A股半導體板塊。今日（2月21日），SRAM概念股再度拉昇，西測資料20CM漲停，北京君正、恆爍股份等個股盤中一度漲超10%，萬潤科技、東方中科等個股跟漲。
訊息面上，TPU第一代設計者Jonathan Ross所創立的Groq公司正式宣佈，其新一代LPU在多個公開測試中，以幾乎最低的價格，相比GPU推理速度翻倍。並且後續有三方測試結果表明，該晶片對大語言模型推理進行最佳化效果顯著，速度相較於英偉達GPU提高了10倍。與GPU不同的是，LPU的記憶體採用了SRAM。
上述訊息爆出後，多家A股公司透過投資者互動平臺等渠道，闡釋公司SRAM相關的研究和業務。同時，今日（2月21日）《科創板日報》記者以投資者身份致電多家涉及SRAM儲存器業務的公司，採訪瞭解其進展。
整體來看，包括炬芯科技、恆爍股份、成都華微等在內的多家科創板公司，均聲稱業務與SRAM儲存器有關聯或關注相關技術，其中有公司表示正在基於SRAM研發AI存算晶片，並且將在2024年取得階段性進展。
不過，多位半導體業內人士接受《科創板日報》記者採訪時，對SRAM相關產品方案將可能引起的算力爆發，保持較為審慎的態度。無論是SRAM本身的高成本、低容量，還是基於SRAM的LPU產品的通用性侷限，短期來看對當前算力技術和產業難以形成顛覆。
多家A股公司回應SRAM相關產品進展
《科創板日報》記者透過互動平臺向炬芯科技詢問基於數模混合電路的SRAM存內計算路徑進展，炬芯科技證代辦人士表示，炬芯科技將推出最新一代升級為CPU+DSP+NP三核異構的高階AI音訊晶片ATS286X，預計在2024年中，向下遊客戶提供樣品晶片，該晶片為行動式產品提供更大的算力。
炬芯科技證代辦人士稱，“SRAM是和FLASH和DRAM一樣的一種儲存器，SRAM用於AI晶片也有特定的場景，例如推理場景，但AI晶片是公司未來的重點研發方向。”
炬芯科技股份有限公司董事長兼CEO周正宇，曾在2023年11月舉行的中國積體電路設計業2023年會上公開表示，基於SRAM的CIM具有非常顯著的技術優勢，包括能效比高，功耗低，讀寫速度快，適合低功耗高效能裝置使用；寫次數沒有限制，適用於模型反覆調整的；工藝成熟，可大規模量產；工藝領先，適合整合。“針對低功耗的音訊SoC，基於SRAM的CIM是目前打造低功耗音訊AI算力的首選。”
恆爍股份證代辦人士向《科創板日報》記者表示，該公司基於NOR Flash的存算一體晶片恆芯2號已回片，正處於測試階段，該公司自2023年下半年同步也在進行基於SRAM的數字存算一體方案的研發，進展符合預期。
上述恆爍股份證代辦人士稱：“NOR Flash存算一體晶片與SRAM的數字存算一體均可以用於AI晶片，但SRAM是‘數字’存算一體，兩者仍然存在功能方面的差別。順利的話，公司預計2024年底能回片。而且AI晶片也是公司未來的發展方向。”
成都華微在互動平臺上表示，該公司承擔的“十三五”國家科技重大專項基於28nm工藝平臺，突破超大規模高效能FPGA低功耗設計方法等關鍵技術，建立高效能、高性價比千萬門級SRAM型FPGA器件自主研發與工程化應用能力。此外，該公司智慧SoC晶片可以應用於人工智慧領域，但目前處於研發、送樣階段。
《科創板日報》記者致電成都華微採訪其相關晶片進展詳情，截至發稿暫未得到回覆。值得注意的是，與此前兩家擁有消費級應用佈局的公司不同，成都華微隸屬於中國集團，專注於特種積體電路研發、設計、測試與銷售，以提供訊號處理與控制系統的整體解決方案為產業發展方向。
中科藍訊證代辦人士向《科創板日報》記者表示，目前該公司在研的智慧藍芽音訊晶片、物聯網晶片產品等均是基於NOR儲存器，暫時沒有產品基於SRAM研發。“目前NOR已經能滿足所有產品智慧化方面的需求，是否應用SRAM要根據下游客戶需要進行。”該證代辦人士稱。
也有投資者關注到軍用電子元器件晶片檢測公司思科瑞，並詢問該公司是否有SRAM晶片相關業務。思科瑞證代辦人士向《科創板日報》記者表示，“公司主要從事晶片檢測，擁有一種隨機靜態儲存晶片SRAM的測試篩選技術，每年可檢測約10萬隻該種類型晶片。”
LPU通用能力或存侷限 短期未必形成技術顛覆
在生成式人工智慧引發的算力焦慮中，能產生算力爆炸的顛覆性技術也更容易受到市場關注。但這會是SRAM或基於SRAM的AI晶片嗎？多位受訪的半導體從業者對此表示懷疑。
“SRAM是個非常成熟的技術了，CPU中的暫存器和快取都用的是SRAM。”業內人士接受《科創板日報》記者採訪表示，SRAM早已以IP核心形式完成在SoC的整合，本身的技術價值沒有更大的突破。
上述人士表示，SRAM確實要比DRAM快，但SRAM價格很貴，容量較小。“LPU乃至其他計算晶片，大量使用SRAM時需要有所權衡，比如需不需要為了效能而犧牲容量。”
“之所以Groq選擇了SRAM，是因為它只推理、不訓練，而推理所需要的儲存空間比訓練要小得多，所以Groq的一個板卡只有230MB的記憶體，而GPU的DDR空間基本都是幾個GB的大小。”該人士稱，由於成本和容量限制，目前還看不到SRAM爆發的希望。
而對於基於SRAM的LPU產品，業內人士則質疑其不同場景中的通用能力，可能會影響該類產品的規模應用。
有晶片從業者表示，LPU目前的優勢在於推理，而訓練方面能力偏弱。Groq使用的是開源模型，而且不訓練這些模型。這樣的方案“優點是推理速度很快，適用於單個模型的場景，但一旦涉及多個模型，LPU就沒有任何優勢了。”
“訓練比推理難很多”。有從事國產大模型訓練的業內人士向《科創板日報》記者表示，推理是模型結構固定，模型權重已經凍結之後做的，但訓練是為了訓出模型，通常演算法工程師會透過改變模型結構等操作來調整模型，這些操作非常靈活，並且大模型的訓練還要分很多階段。
“對應到場景而言，越通用，則對訓練過程的靈活性要求越高，越專用，則適用場景越小。”該大模型研發人士直言，LPU甚至可能是一個專為某種模型結構設計的硬體，很可能大模型換個結構就很難支援，另外Groq官網也只提到在大語言模型上的優勢，專為語言模型設計，估計在影象和影片方面沒有優勢。
“Groq公司LPU產品應用範圍限制比較大，相比於更為完善的軟體生態和GPU產品的通用計算平臺，短期來看也完全沒法取代GPU。”上述人士稱。
