瑞士无晶圆厂半导体初创公司KandouAI已完成2.25亿美元的A轮融资，本轮融资由MaverickSilicon领投，软银集团（SoftBankGroup）、新思科技（Synopsys）、CadenceDesignSystems和智原科技（AlchipTechnologies）参投。该公司将利用这笔资金扩大其高速连接芯片的规模，这些芯片旨在解决AI系统中的数据传输瓶颈问题。
此次融资正值AI基础设施面临内存和互连带宽方面的限制。随着模型变得越来越大，在处理器和内存之间高效传输数据已成为一个限制因素。该公司声称，它利用源自无线通信的技术，改善了现代AI系统中通过铜互连在内存和计算之间的数据传输。
KandouAI基于公司首席技术官AminShokrollahi历时14年的基础研究（他专注于高效低功耗数据传输的算法），目前已出货超过2000万个单元，其技术应用于数据中心、AI和消费类产品。该初创公司已完成其下一代串行解串器（SerDes）技术的流片，并在印度海得拉巴设立了新的设计中心，扩大了其工程布局，同时其重定时器业务也在增长。
《EETimes》采访了联合创始人兼首席执行官SrujanLinga、首席技术官AminShokrollahi以及首席运营官TaherMadraswala，以了解此次2.25亿美元A轮融资背后的技术原理。
图一：从左到右KandouAI的核心领导团队TaherMadraswala、SrujanLinga和AminShokrollahi。来源：KandouAI
从信息论到硅片
处理器负责计算，但数据存储在内存中。物理限制制约了在单个芯片上可以放置多少内存和计算资源。因此，它们被分离开来，通过电气连接相连。
Madraswala表示：“这些连接保持较窄的宽度，但以非常高的速度运行。在高速下，功耗增加，并且由于噪声和干扰，信号完整性成为问题。”
在AI工作负载出现之前，112Gbps的数据速率已经足够。随着生成式AI的出现，需求已提升至224Gbps，并且还在继续上升。业界正越来越多地转向光互连，但光互连会引入转换开销和延迟。
KandouAI的名字来源于一个波斯语单词，意为蜂巢，指的是多个元素如何协同工作。该初创公司的基本理念是铜仍有提升空间。它旨在通过将信息论和信号处理概念（如和弦信令）应用于有线半导体互连，来扩展铜的极限并减少对光链路的依赖。
Linga表示：“业界的运行水平远低于香农极限（该极限定义了通信信道的最大数据容量）。我们已经开发了受约500项专利支持的技术，以提高铜链路的有效容量。”
图二：香农AWGN容量与带宽的关系突出了从带宽受限到功率受限区域的转变。随着带宽增加，每赫兹的信噪比下降，导致容量渐近地趋近于一个固定极限。这种权衡关系描述了扩展高速芯片到芯片和光互连时所面临的挑战。
Kandou的核心创新是一种称为铜MIMO（或称和弦信令）的信令方法。Madraswala解释说：“我们有不同类型的编码——在各种通信介质（有线和无线）中都很流行。”
在传统有线链路中，相邻的导线会相互干扰，这种串扰被视为噪声，必须使用额外的功率和均衡来抑制。Kandou的方法则将这种串扰视为可用的信号能量。
Shokrollahi说：“如果你有四根导线连接两个芯片，你就要对信道对数据所做的处理进行逆操作。你在发射端应用一种变换，在接收端应用逆变换。”
在实际应用中，“信道”指的是信号在通过铜传输时如何失真，包括相邻导线之间的耦合。这种特性可以根据每根导线如何影响其他导线来进行数学建模。
通过将干扰视为可用能量而非噪声，该公司试图将有线互连推向其理论极限。Shokrollahi说：“别人通常认为是噪声的东西，我们把它看作一个机会。如果你能利用系统中多余的能量，那么你就可以发送更多数据，同时具有更高的可靠性。”
其结果是，在不增加物理复杂性的情况下实现了更高的数据密度。该公司声称，这可以在降低功耗的同时提供更高的带宽和更长的传输距离，而低功耗是大型AI部署的关键要求。
与传统设计不同，Kandou使用模拟电路而非重数字信号处理的架构来实现这一点。Shokrollahi说：“这个映射过程涉及向量矩阵乘法。这一运算在模拟域中完成很重要，因为数字信号处理会增加功耗。”
由于多根导线一起使用并且信号是相关的，接收器实际上为相同的数据获得了多个“投票”，从而提高了可靠性。这减少了对高速链路中通常需要的重均衡和复杂恢复机制的依赖。
权衡挑战与收益
这种方法也带来了自身的挑战，包括人才方面。Madraswala说：“模拟电路设计是最难找到人才的。我们目前很多模拟人才在欧洲。”
如今，大多数业界公司仍然依赖脉冲幅度调制（PAM），该技术在更高数据速率下面临限制。Madraswala说：“我们相信和弦信令可以帮助弥合这一差距。在这个领域，目前我们是唯一采用这种方法的工作者。”
Kandou声称在多个系统参数方面都有所改善。与现有的互连方法相比，该公司认为其在许多领域都具有性能优势。
Madraswala说：“在某些情况下，我们可以将成本降低近12倍，将可扩展性和传输距离提升高达10倍，并将功耗降低约3倍。”
该公司声称其技术避免了对先进封装的需求。Linga说：“我们的解决方案不需要硅中介层。它可以与标准PCB和更简单的封装一起工作。”
面向未来AI基础设施的扩展
KandouAI的目标是各类数据中心连接产品。目前大多数客户在美国，不过这些产品尚未在数据中心广泛部署。
Linga认为这对可及性有更广泛的意义。他说：“我的愿景是让AI访问变得如此经济实惠，以至于像印度农民这样的人也能使用AI工具。”
展望未来，KandouAI认为私有AI部署将推动需求增长，这可能推动对标准化系统架构的需求。
Madraswala说：“未来，企业和政府将希望对其数据有更多的控制权。他们会偏好主权AI基础设施。我们的目标是通过提供互连层成为该生态系统的一部分。”
该公司的首批产品将专注于AI系统和超过448G的机架级连接，并计划随着时间推移扩展到更广泛的基础设施领域。它将利用其A轮融资资金来加大其连接芯片的制造规模，扩大与超大规模客户的合作，并推进其通往多太比特互连的技术路线图。
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