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存算一體

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  • 中國團隊國際首創(chuàng)存算一體排序架構(gòu) 攻克智能硬件加速難題
    2025年6月25日，北京大學團隊在智能計算硬件方面取得領(lǐng)先突破，國際上首次實現(xiàn)了基于存算一體技術(shù)的高效排序硬件架構(gòu)（A fast and reconfigurable sort-in-memory system based on memristors），解決了傳統(tǒng)計算架構(gòu)面對復雜非線性排序問題時計算效率低下的瓶頸問題，在這一極難攻克的人工智能基礎(chǔ)算子加速領(lǐng)域形成優(yōu)勢，將為具身智能、大語言模型、智
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    06/27 14:56
    中國團隊國際首創(chuàng)存算一體排序架構(gòu) 攻克智能硬件加速難題
  • DeepSeek時代的終極硬件？憶阻器存算一體技術(shù)深度解析！
    DeepSeek掀起AI計算革命，算力瓶頸何解？ AI領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場顛覆性的變革！DeepSeek，一款近期火爆全球的開源AI大模型，正與GPT-4、Sora等模型一起，掀起一場前所未有的算力競賽。隨著AI訓練規(guī)模的指數(shù)級增長，計算資源的短缺已經(jīng)成為無法忽視的問題——算力不足，功耗爆表，傳統(tǒng)芯片難以支撐未來AI需求！ 當前主流的馮·諾依曼架構(gòu)已無法跟上AI發(fā)展的步伐，存儲與計算分離導致數(shù)據(jù)搬移成
    DeepSeek時代的終極硬件？憶阻器存算一體技術(shù)深度解析！
  • 算力遷徙，價格風暴，AI芯片如何啟新局？
    國產(chǎn)AI芯片的發(fā)展歷程中，“泡沫破裂”似乎是一個難以回避的階段。特別是個別企業(yè)的市場表現(xiàn)引發(fā)了市場對AI芯片的擔憂。然而，這也并非全然是負面現(xiàn)象，更像是技術(shù)創(chuàng)新和市場篩選的必經(jīng)之路。
    算力遷徙，價格風暴，AI芯片如何啟新局？
  • 大模型驅(qū)動下的存算一體技術(shù)：2024年回顧與2025年前瞻
    2024年，大模型技術(shù)的迅猛發(fā)展成為人工智能領(lǐng)域的核心驅(qū)動力，其對硬件算力和存儲效率的極致需求，促使存算一體技術(shù)在全球范圍內(nèi)迎來前所未有的關(guān)注與突破。隨著模型參數(shù)規(guī)模的持續(xù)膨脹和應(yīng)用場景的不斷拓展，存算一體技術(shù)作為解決數(shù)據(jù)傳輸瓶頸、提升計算效率的關(guān)鍵方案，展現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿Α?在大模型的推動下，存算一體技術(shù)在學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界均取得了顯著進展。學術(shù)研究聚焦于如何通過存內(nèi)計算優(yōu)化大模型的訓練與推理效率
  • 存算一體芯片，帶來了哪些驚喜？
    近年來，隨著AI應(yīng)用場景的爆發(fā)式增長，AI算法對算力的需求急劇上升，這一增速已顯著超越了摩爾定律所預測的硬件性能提升速度。傳統(tǒng)的計算芯片，在計算資源、處理時延以及功耗控制方面，逐漸顯現(xiàn)出難以滿足AI高并行計算需求的局限性。
    存算一體芯片，帶來了哪些驚喜？
  • 清華團隊發(fā)布3D DRAM存算一體架構(gòu)！
    近日，清華大學集成電路學院在2024 ACM/IEEE第51屆年度計算機體系結(jié)構(gòu)國際研討會(ISCA)上發(fā)表了國際首款面向視覺AI大模型的三維DRAM存算一體架構(gòu)，可大幅突破存儲墻瓶頸，并基于三維集成架構(gòu)特點，實現(xiàn)相似性感知計算，進一步提高AI大模型的計算效率。
    清華團隊發(fā)布3D DRAM存算一體架構(gòu)！
  • AI時代的存力騰飛
    在數(shù)字經(jīng)濟大潮下，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為新型的生產(chǎn)資料。目前數(shù)據(jù)中心有三大力量：計算的力量——算力、存儲的力量——存力、運輸?shù)牧α俊\力，即網(wǎng)絡(luò)的力量。算力產(chǎn)業(yè)鏈正在火熱發(fā)展的同時，存力的需求也大幅度提升。2023年上半年，我國存力規(guī)模增長了23%，達到了1080EB。
    AI時代的存力騰飛
  • 用硅模擬人腦，進度條走到了1/80
    貓頭鷹的大腦約有11.5億個神經(jīng)元、1280億個突觸。全部塞進一個微波爐大小的機箱——就成了世界上最大的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)，英特爾Hala Point。
    用硅模擬人腦，進度條走到了1/80
  • AI的未來發(fā)展：分治法在左，端到端在右
    陽萌或許是我接觸過的最懂技術(shù)的CEO：他是北大計算機本科，碩博連讀機器學習專業(yè)，但博士讀了一半就跑了；他是百億營收大廠安克創(chuàng)新的創(chuàng)始人，也曾在谷歌做搜索算法的研發(fā)；他的公司主要做的是充電寶、掃地機器人這些消費類電子產(chǎn)品，但我們聊的是人工智能、芯片等等硬科技。
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    2024/05/17
    AI的未來發(fā)展：分治法在左，端到端在右
  • 存算一體芯片，實打?qū)嵉幕鹆?> </a> </div> </li> <li id=
    AI芯片黑馬一夜爆紅：成本推算爭議不斷，前員工現(xiàn)員工互撕
    2月21日報道，在OpenAI推出又一爆款力作AI視頻生成模型Sora后，連帶著偏上游的AI芯片賽道熱度一點即著。創(chuàng)始成員來自谷歌TPU團隊的美國存算一體AI芯片公司Groq便是最新贏家。這家創(chuàng)企自稱其自研AI推理引擎LPU做到了“世界最快推理”，由于其超酷的大模型速度演示、遠低于GPU的token成本，這顆AI芯片最近討論度暴漲。連原阿里副總裁賈揚清都公開算賬，分析LPU和H100跑大模型的采購和運營成本到底差多少。
    AI芯片黑馬一夜爆紅：成本推算爭議不斷，前員工現(xiàn)員工互撕
  • AI芯片格局震蕩，國產(chǎn)廠商“錢途”幾何？
    AI當前面臨的形勢是極其復雜的，既需要底層技術(shù)的根本變革，也需要軟硬件生態(tài)、上下游供應(yīng)鏈的合力發(fā)展，同時，也要充分看到AI大模型的發(fā)展方向，下沉到邊緣、端側(cè)是必然方向，也將給多元算力發(fā)展帶來全新機遇。
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    2024/01/11
  • 2023年，國產(chǎn)存算一體走到產(chǎn)業(yè)化拐點
    AI算力在2023年呈現(xiàn)出快速增長態(tài)勢。一方面，千行百業(yè)的AI應(yīng)用推動了算力的結(jié)構(gòu)性增長機會，AI芯片繼續(xù)多樣化演進趨勢；另一方面，從大模型到AIGC，算力需求激增，且隨著模型規(guī)模和參數(shù)量的增長，算力需求仍在暴漲。 這也引發(fā)了業(yè)界的持續(xù)討論：在競逐更強、更快的未來算力時，還有哪些焦點問題不容忽視？面向更大規(guī)模的數(shù)據(jù)密集型AI應(yīng)用中，居高不下的功耗問題如何解決？ 國產(chǎn)存算一體，重大進展 在新一輪算力
  • 地方AI芯片政策大爆發(fā)！3省9城新規(guī)出臺，涉及大模型、存算一體、類腦計算
    多地拼搶AI芯片產(chǎn)業(yè)，政策密集出臺，除了給錢還有啥？根據(jù)芯東西不完全統(tǒng)計，今年以來，江蘇、南京、北京、深圳、成都、無錫、四川、上海、福建、重慶、杭州、寧夏等至少12個省市在最新公布的政策文件中明確提及對人工智能（AI）芯片的規(guī)劃支持。
    地方AI芯片政策大爆發(fā)！3省9城新規(guī)出臺，涉及大模型、存算一體、類腦計算
  • 存算一體視覺SoC 破解端側(cè)Transformer處理難題
    目前，AI模型的主干網(wǎng)絡(luò)正從CNN轉(zhuǎn)變?yōu)門ransformer，因為后者具有精度高、全局性特征、多模態(tài)和遷移性強的特點。在云端，用Transformer已經(jīng)可以實現(xiàn)虛擬教師、AI智能對話（例如ChatGPT），代碼自動生成等場景，可以用GPU加速計算Transformer，但在端側(cè)——如機器人、智慧教育等場景——目前的處理器在Transformer的加速計算上還面臨難題。
    存算一體視覺SoC 破解端側(cè)Transformer處理難題
  • 后摩智能大算力存算一體芯片用于智能駕駛，商用元年開啟？
    對算力芯片來說，最根本的追求就是計算效率，因此優(yōu)良的能效比一直是提升計算能力的關(guān)鍵。當前，將內(nèi)存和計算更緊密地結(jié)合在一起的存算一體方案，正獲得越來越多的關(guān)注，并逐步由研究走入商用場景中。 存算一體架構(gòu)優(yōu)勢 在傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)中，由于計算與存儲分離，計算過程中需要不斷通過總線交換數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)從內(nèi)存讀進CPU，計算完成后再寫回存儲。而隨著深度學習的發(fā)展和應(yīng)用，計算單元和存儲單元之間的數(shù)據(jù)移動尤為頻
    后摩智能大算力存算一體芯片用于智能駕駛，商用元年開啟？
  • AI算力的下一極——存算一體走向商用
    對算力芯片來說，最根本的追求就是計算效率，因此優(yōu)良的能效比一直是提升計算能力的關(guān)鍵。并行計算、分布式計算，以及采用算法和硬件高度集成的專用芯片，都是業(yè)界這些年的主要實踐。 雖然多核CPU/眾核GPU的并行加速技術(shù)可以提升算力，但隨著摩爾定律逼近極限，存儲帶寬已經(jīng)在制約計算系統(tǒng)的有效帶寬，系統(tǒng)算力增長步履維艱。也就是在這一背景下，存算一體成為探尋極致計算效率道路上一個新方向，業(yè)界甚至稱它為“AI算力
  • 算力256TOPS，典型功耗35W，存算一體芯片殺入智能駕駛
    “最高物理算力256 TOPS，典型功耗35W，基于12nm制程工藝?！?月10日，后摩智能發(fā)布首款基于存算一體架構(gòu)的智駕芯片——鴻途?H30，并公布上述關(guān)鍵指標。
    算力256TOPS，典型功耗35W，存算一體芯片殺入智能駕駛
  • 把GPT時代引擎拉滿，國產(chǎn)AI大算力芯片換道狂飆
    當ASIC、GPGPU發(fā)展道路面臨底層技術(shù)與產(chǎn)業(yè)需求的雙向夾擊，“換道”也許能開辟新的可能。誰能率先填補大模型算力需求的缺口，誰就有機會搶占新一輪AI芯片搶位賽的前排。
  • 主控芯片大亂斗，“存算一體”將如何改變企業(yè)級SSD?
    ? 2021年12月國務(wù)院印發(fā)“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃，強調(diào)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁上新臺階的要求，自上而下明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向。全球范圍內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟占比持續(xù)提升，根據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2020年內(nèi)全球企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)支出達1.3萬億美元，預計到2024年支出將增長至2.4萬億美元，同期非數(shù)字化轉(zhuǎn)型的ICT投資將以-1.6%的CAGR收縮。 新興業(yè)務(wù)場景驅(qū)動下，企業(yè)對于數(shù)據(jù)實時性需求正在不斷增加：
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    2023/03/07

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