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存内计算

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  • 华为字节联手,研发28nm存内计算芯片
    清华大学、华为等机构联合发布基于HYDAR框架的28nm混合存内计算(CiR)芯片推荐系统加速器,实现百万级实时端到端推荐系统,吞吐率达到390K QPS,能效比达1574K QPS/W。该芯片采用DL-ADC实现非Top-K计算的早期终止,基于预测的抢占式调度流水线(PPSP)提升不规则工作负载的吞吐量,由粗到细的检索架构保证系统召回精度的同时可扩展至大规模应用。
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    02/28 13:31
    华为字节联手,研发28nm存内计算芯片
  • GPU加速的PrimeSim + ASO.ai,是如何为存内计算带来30倍仿真加速的?
    随着AI、5G、物联网和自动驾驶技术的发展,模拟功能的需求不断提升,特别是对于高级模拟混合信号(AMS)设计的要求。模拟存内计算(AIMC)等新技术正拓展模拟设计能力,但模拟设计流程依然落后于数字设计。新思科技通过AI驱动的优化、GPU加速仿真、统一开放平台和云端赋能,显著提升了模拟设计的效率和生产力,特别是在AI增强工具、仿真性能和云原生交付方面的创新,使其成为全球领先的模拟存内计算领域技术创新领导者。
  • 炬芯科技再发端侧 AI 音频芯片 ATS362X 低功耗大算力引爆音频新浪潮
    核心技术优势/方案详细规格/产品实体图/PCB/方块图Datasheet/测试报告/Gerber/Schematics/User manual +一键获取 随着Deepseek掀起的又一波热潮,炬芯科技顺应人工智能从云端到端侧迅速扩展的趋势,作为炬芯科技端侧AI音频芯片系列重要成员,面向AI娱乐音频设备、专业音频设备及AIoT边缘计算终端的ATS362X端侧AI芯片现正式发布。该芯片凭借三核异构架
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  • 大模型驱动下的存算一体技术:2024年回顾与2025年前瞻
    2024年,大模型技术的迅猛发展成为人工智能领域的核心驱动力,其对硬件算力和存储效率的极致需求,促使存算一体技术在全球范围内迎来前所未有的关注与突破。随着模型参数规模的持续膨胀和应用场景的不断拓展,存算一体技术作为解决数据传输瓶颈、提升计算效率的关键方案,展现出巨大的发展潜力。 在大模型的推动下,存算一体技术在学术界和产业界均取得了显著进展。学术研究聚焦于如何通过存内计算优化大模型的训练与推理效率
  • 成功进入国际三大品牌之后,炬芯科技发力存内计算AI芯片!
    今年11月初,炬芯科技正式发布了第一代基于模数混合电路实现的SRAM based CIM(Mixed-mode SRAM based CIM,简称MMSCIM)端侧AI音频芯片,引发了市场的关注。
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