近期，CEO Sylvain Dubois(前谷歌员工)和CTO Sebastien Couet（前比利时微电子研究所专家）创立的 初创公司Vertical Compute 宣布已成功完成 2000 万欧元的种子轮融资。此轮融资由 imec.xpand 领投，欧瑞泽基金（Eurazeo）、XAnge、Vector Gestion 和比利时微电子研究中心（imec）等投资者也参与其中。
这家公司是2025年从比利时微电子研究所分离出来的，旨在将比利时微电子研究所（imec）开发的MRAM技术商业化，用于运行大语言模型，能将功耗降低 80%，并将运行速度提高 100 倍，主要适用于数据中心和边缘计算设备（包括手机、笔记本电脑和汽车）的部署。
攻克内存瓶颈
大语言模型和生成式人工智能的迅速发展正以前所未有的速度改变着几乎所有行业。然而，这些大规模的人工智能模型仍严重依赖复杂的云基础设施和高带宽内存，这导致了数据传输延迟、高能耗问题，并且还需将敏感数据传输至远程服务器。边缘计算可以解决这些问题，但在智能手机、个人电脑或智能家居设备上对大型人工智能模型进行推理运算，面临着显著的成本、功耗和可扩展性方面的限制。
最根本的问题在于 “内存瓶颈”。 作为中央处理器（CPU）或图形处理器（GPU）缓存集成的静态随机存取存储器（SRAM）速度很快，但容量小且成本高昂。动态随机存取存储器（DRAM）作为计算系统的主内存，容量较大，但价格昂贵且能耗高。这两种内存技术在密度和性能方面的提升速度都在放缓，而处理器速度和市场需求却不断增长，从而造成严重的瓶颈。
额等等，这段介绍有一点熟悉啊，存算一体也是这样的背景下产生的。大规模人工智能模型与边缘计算的融合，要求在数据处理方式上进行变革性的转变。Vertical Compute 是要开发基于小芯片的解决方案，利用一种全新的方式在高纵横比的垂直结构中存储比特位。Vertical Compute 核心专利技术背后的理念由比利时微电子研究中心（imec）前磁性项目总监塞Sebastien Couet提出。其核心创新在于把MRAM和处理器（计算的核心部分）直接“叠”在一起。这样一来，数据不需要在内存和处理器之间跑来跑去，而是直接在“楼上楼下”传输，速度更快、更省电。这种技术能将数据传输距离从厘米级缩短至纳米级，因此在密度、成本和能耗方面有望超越动态随机存取存储器（DRAM）。
MRAM 是一种新型的计算机存储器技术，用磁性材料而不是传统的电荷来存储数据。一直以来都是DOIT关注的新型存储介质之一，除此之外还有铁电存储和RRAM。不过Vertical Compute似乎在用捆绑的方式来使用MRAM。有点类似近内存计算（NMC）。
近内存计算是“捆绑”缓存+内存来组CP，用3D封装方式更佳，利用TSV（硅通孔技术）实现垂直通信，但成本高，不同型号的芯片带还要匹配大小，进行预设计和流片，搞完通用性还是问题，适用于AI，机器学习和数据中心等规模型应用需求。另一种是2.5D封装，主流技术是HBM（高带宽内存）。只不过Vertical Compute捆绑的是MRAM和处理器。
