來源：内容來自半導體行業觀察（ID：icbank）綜合，謝謝。

近日，瀾起科技發布了一份調研紀要。在紀要中他們披露了公司一些正在研發的新品和公司正在進行的業務。

瀾起表示，除了2021年已經實現量産的産品以及正在研發的産品之外，公司在一些新技術、新産品方面積極做好技術儲備，為後續新産品的研發奠定了堅實的基礎。在現有産品的研發過程中，相關的底層技術不斷沉澱，并不斷的反哺新産品的研發。整體來說，公 司圍繞自身的技術及市場能力，産品持續推陳出新，實現“儲備-研發-量産”的正向循環。

公司2021年主要産品的進展及研發成果如下：

（1）互連類芯片産品線:DDR5第一子代内存接口芯片及内存模組配套芯片實現量産，第二子代完成工程樣片流片，PCIe 5.0 Retimer完成工程樣片流片。

（2）津逮®服務器平台産品線:2021年推出了第三代津逮 ®CPU。

（3）AI芯片:完成AI芯片主要子系統的邏輯設計、系統集成和驗證，推進AI及大數據軟件生态的系統建設，完成典型應用場 景的主要功能驗證和性能評估。

公司2022年将持續投入研發創新，研發工作重點如下：

1、穩步推進現有産品的叠代升級及研發：

（1）互連類芯片産品線:完成DDR5第二子代内存接口芯片、PCIe 5.0 Retimer量産版本研發，做好量産前的質量認證等準備工作。

（2）津逮®服務器平台産品線:完成第四代津逮®CPU研發，并實現量産;

（3）AI芯片:完成第一代AI芯片工程樣片流片。

2、啟動多項新産品的研發設計工作：

包括CKD芯片、MCR RCD/DB芯片、MXC芯片，目标是在2022年底之前完成上述三大新産品第一代産品工程樣片流片。同時，公司新推出的《2022年限制性股票激勵計劃(草案)》中設定2023 年考核指标為:上述三大新産品完成量産版本研發并實現出貨。

（1）CKD芯片:用于新一代桌面端台式機及筆記本電腦的 DDR5 UDIMM和SODIMM。

（2）MCR RCD/DB芯片:用于服務器和數據中心的高帶寬内存模組。

（3）MXC芯片:用于服務器的内存擴展及内存池化。

據瀾起介紹，公司目前圍繞高速互連和高性能數據處理兩個領域進行産品的戰略布局。

（1）互連類芯片，屬于“快芯片”，在底層技術方面有一定關聯，瀾起基于在内存接口芯片領域的技術優勢和市場優勢，以 内存接口芯片為切入點，将産品布局逐步延展到内存模組配套芯 片、PCIe和CXL相關芯片。

（2）數據處理類芯片，屬于“大芯片”，包括津逮®CPU和AI 芯片。公司在研發津逮®CPU過程中逐漸積累數據處理芯片領域的技術能力，有更多機會對接服務器廠商和終端用戶需求，結合公 司在DDR和CXL的技術儲備，為AI芯片的研發奠定了基礎。

總體來說，公司的産品布局以内存接口芯片為起點，在技術及市場的雙重驅動下，延展到津逮®服務器平台、内存模組配套芯 片、PCIe Retimer芯片、AI芯片，現在進一步拓寬到CKD、MCR RCD/DB以及CXL相關芯片等，未來會看到公司更豐富的産品布局。

公司所處細分領域及在研的産品具有較高的商業門檻和技術門檻，由于公司在相關細分領域内具備一定技術優勢和資源禀賦，我們有信心參與相關産品的全球競争。公司希望通過不斷豐富産品種類，拓寬未來可觸及的市場規模，鞏固公司的競争優勢，為長遠健康穩定的發展奠定堅實的基礎。

在與分析師交流的過程用，瀾起特别介紹了公司在AI芯片和Serdes産品上的想法。

首先看AI芯片。

瀾起指出，公司在研的AI芯片解決方案由AI芯片等相關硬件及相應的适配軟件構成，采用了近内存計算架構，主要用于解決AI計算在大 數據吞吐下推理應用場景中存在的CPU帶寬、性能瓶頸及GPU内存容量瓶頸問題，為客戶提供低延時、高效率的AI計算解決方案。

AI芯片是上述解決方案的核心硬件，主要由AI計算子系統、 CXL控制器、DDR内存控制器等模塊組成。該芯片面向大數據場景下AI的應用進行了針對性設計，集成了AI高性能計算、異構計 算、CXL高速接口技術、DDR内存控制技術等相關技術，具有對大容量數據搜索和排序等高效的硬件加速功能，并且兼具數據壓 縮和數據加解密等功能。同時，公司的AI芯片解決方案将支持完善的AI軟件生态，能夠針對性地對各類AI算法和模型進行軟硬件聯合深度優化，可支持業内主流的各類神經網絡模型，比如視覺算法、自然語言處理 和推薦系統等方向，有利于後續軟硬件生态建設及市場推廣工作。

AI芯片未來典型應用場景公司在研的AI芯片未來的典型應用場景如下：

（1）互聯網領域大數據吞吐下的推薦系統。

目前業界常規方案是将推薦系統中“Embedding(向量化)”、“Embedding Search (向量搜索)”兩個主要步驟分别交由不同平台計算平台處理，由高算力的GPU、FPGA或ASIC芯片負責“Embedding”部分，由 CPU 大數據系統部署“Embedding Search”部分，這種步驟分割，産生大量的數據交換，并且由于硬件的限制，存在搜索效率的瓶 頸。公司AI芯片的目标是整合上述兩個步驟，同時平衡算力和内存容量，使計算資源和内存得以高效利用，解決系統的效率瓶頸 問題。

（2）醫療領域生物醫學/醫療大圖片流處理。

目前業界常規方案是在CPU中對大圖片進行切割, 切割獲取的子圖通過PCIe接口 被傳送到GPU進行AI處理;通過多次交互，最終實現一張大圖的處理，該方案下同樣受到二者之間的接口帶寬及其内存的限制。公司的AI芯片可大幅提升内存容量，減少甚至無需圖片切割，同時CXL接口可以充分利用cache性能，并直接訪問近内存計算模組 的DDR内存，從而提升接口的效率。

（3）人工智能物聯網領域的大數據應用場景。

總體來說，公司AI芯片解決方案的目标是在類似上述應用場景下，相較于傳統方案，可以為客戶提供更有效率、更具性價比 的解決方案。

同時，瀾起還暗示公司正在進軍Serdes業務。所謂Serdes，是SERializer(串行器)/DESerializer(解串器)的簡稱。

它是一種主流的時分多路複用(TDM)、點對點(P2P)的串行通信技 術。即在發送端多路低速并行信号被轉換成高速串行信号，經過 傳輸媒體(光纜或銅線)，最後在接收端高速串行信号重新轉換成低速并行信号。作為一種重要的底層技術，SerDes通常作為一些 重要協議(比如PCIe、USB、以太網等)的物理(PHY)層，廣泛 應用于服務器、汽車電子、通信等領域的高速互連。

因為SerDes是高速互連領域重要的基礎技術，可以應用在包括在PCIe Retimer及其他很多産品上，所以瀾起對這個技術非常重視，同時也會基于技術的延展去做一些新産品的布局，具體新産品布局的策略會結合公司的技術優勢或者市場優勢去逐步展開。

*免責聲明：本文由作者原創。文章内容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅為了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯系半導體行業觀察。

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