杭州泓林芯馳智能科技有限公司SRAM-CIM 存算一體
實現 AI 推理的最後一哩路
泓林芯馳以 SRAM-CIM 核心架構打造 FFI8805 隨插即用邊緣 AI 平台，
用成熟工藝實現極致能效，打通 Edge AI 大規模落地的最後一哩路
突破馮紐曼架構的 記憶體牆
傳統的馮紐曼（von Neumann）運算架構將處理器與記憶體分離，數據需在兩者間頻繁傳輸，形成所謂的「記憶體牆」瓶頸。隨著 AI 模型規模爆炸性增長，數據搬運的延遲與功耗已成為限制 AI 算力提升的關鍵枷鎖。
為此，「存算一體」（Computing In Memory, CIM）技術應運而生。其核心理念是在記憶體單元內直接執行計算，將數據儲存與邏輯運算在物理層面高度整合，從根本上消除數據來回搬運的開銷。
核心概念：讓計算在數據駐留之處即時發生，而非將數據搬運至處理器——這是對「計算本質」的重新定義。
馮紐曼瓶頸示意：處理器（暖色）與記憶體（冷色）間的數據通道成為效能瓶頸
馮紐曼架構 vs CIM 架構
點擊切換，比較兩種架構的數據處理流程差異
數據需在處理器與記憶體之間反覆搬運，造成延遲與功耗瓶頸
CIM 技術發展歷程
馮紐曼架構誕生
處理器與記憶體分離的經典運算範式確立，奠定現代電腦基礎。
記憶體牆問題浮現
AI 模型規模急速膨脹，數據搬運的延遲與功耗成為算力提升的關鍵瓶頸。
CIM 技術興起
存算一體概念從學術走向產業，多家廠商開始投入 SRAM-based CIM 晶片研發。
產業化落地加速
聯發科天璣 9500 導入 CIM 架構，NVIDIA 斥資 200 億美元取得 Groq LPU 技術授權。
多架構並行時代
CIM 量產滲透率預計突破 35%，AI 晶片正式進入 LPU、GPU、TPU 多架構並行的新世代。
AI 邊緣運算的 賦能者
FFI8805 基於 SRAM-CIM 存內運算架構，以低於 1W 的功耗實現高效 AI 推理，提供隨插即用的標準化模組方案，協助客戶將開發週期從 12 週縮短至 4 週。
CIM 技術賦能各類邊緣 AI 裝置：手機、穿戴裝置、自駕感測器、工業 IoT
FFI8805 Mini
輕量級視覺與語音識別模組
FFI8805 Pro
小語言模型 (SLM) 與分層推理模組
AI 晶片市場趨勢與預測
2020–2030 年全球 AI 晶片市場規模與 CIM 滲透率預估
- 市場規模（十億美元）
- CIM 滲透率（%）
資料來源：綜合 Gartner、IDC、TrendForce 等研調機構預估
Edge AI 落地的 三大痛點
Edge AI 的大規模落地面臨三大痛點：部署整合難（軟硬體規格不一，整合週期長達數月）、雲端成本高（即時性差且有隱私疑慮）、維運成孤兒機（裝置分散各地，缺乏 OTA 與遠端診斷）。據 Gartner 統計，85% 的 Edge AI 專案因缺乏有效的生命週期管理而無法擴展。
部署整合難
軟硬體規格不一，像拼裝車。整合與開發週期長達數月，嚴重拖慢產品上市。
雲端成本高
全靠雲端推理營運成本高昂，即時性差且有隱私疑慮，無法大規模商業化。
維運成孤兒機
裝置分散各地，缺乏 OTA 與遠端診斷能力，售後維護成本極高。
CIM 架構：數據在記憶體陣列中流動，無需外部搬運
FFI8805 解決方案
商業模式與 生態系統
FFI 採用「硬體 + 軟體訂閱 + 認證生態 + IP 授權」四大支柱商業模式。
硬體模組銷售
標準化 FFI8805 模組
軟體訂閱 SaaS
SDK 工具包 + 雲端平台
認證生態系
FFI-Ready 相容認證
IP 授權
核心架構技術授權
硬體模組銷售
標準化 FFI8805 模組
軟體訂閱 SaaS
SDK 工具包 + 雲端平台
認證生態系
FFI-Ready 相容認證
IP 授權
核心架構技術授權
硬體模組銷售
標準化 FFI8805 模組
軟體訂閱 SaaS
SDK 工具包 + 雲端平台
認證生態系
FFI-Ready 相容認證
IP 授權
核心架構技術授權
異構融合系統：CIM（藍）、GPU（綠）、CPU（金）、光計算（紫）各司其職，透過先進封裝技術整合
飛輪效應：FFI 平台透過正向飛輪循環驅動生態成長：更多合作夥伴 → 更多部署量 → 更高經常性收入 → 更強生態護城河。認證體系與專屬開發工具鏈增加轉換成本，提升客戶長期黏著度。
技術選型指南
回答幾個簡單問題，我們將為您推薦最適合的 CIM 產品型號
您的主要應用場景是什麼？
結論
FFI8805 平台採取「避實擊虛」的競爭策略，不拼算力 (TOPS)，主打能效比 (Perf/Watt)，利用成熟製程 + SRAM-CIM 架構提供極致性價比。
聚焦破碎化市場：鎖定 IPC、工控機、傳統閘道器 (Gateway) 升級需求，提供 Turnkey Solution 與標準模組，讓 Dumb Devices 透過 USB/M.2 升級為 AI Devices。透過標準化介面定義 Edge AI 的 USB，軟體黏著度透過雲端維運 (OTA) 與預訓練模型庫建立用戶遷移成本。
FFI8805 不僅是晶片供應商，更是 Edge AI 基礎設施的關鍵規格制定者。透過 Open CIM Alliance (OCA) 聯盟共識與 ARM 共同定義標準，形成平台級生態系統，透過解決大廠無法解決的碎片化問題並與巨頭共生形成平台。
| 競爭維度 | FFI8805 (OCA) | 傳統 AI 加速器 | FFI 優勢 |
|---|---|---|---|
| 核心架構 | SRAM-CIM 存內運算 | 傳統 GPU/NPU 架構 | 極致能效比 |
| 整合方式 | 隨插即用標準模組 | 客製化開發、長週期 | 4 週部署 vs 12 週+ |
| 維運能力 | SaaS 雲端 OTA + 遠端診斷 | 缺乏統一維運平台 | 降低 60% 維運成本 |
| 生態系統 | OCA 開放聯盟 + FFI-Ready 認證 | 封閉生態、鎖定效應 | 開放標準降低門檻 |