存算一体

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  • AI算力告急!存算一体芯片成为颠覆性的“破局者”?
    随着人工智能大模型向万亿参数量级演进,传统芯片架构下“内存墙”引发的能耗与延迟问题日益凸显,成为制约AI产业规模化发展的瓶颈。存算一体芯片通过“数据原地计算”的架构创新,打破了存储与计算单元分离的传统模式,从根源上解决了数据搬运带来的效率损耗问题。本文结合半导体产业技术变革趋势,剖析存算一体架构的核心优势,探讨其与专用ASIC芯片、先进封装制造技术的协同创新逻辑,分析在绿色算力生态下的应用场景落地,并展望存算一体芯片与AI产业深度融合的发展前景,为行业技术创新与产业布局提供参考。
    AI算力告急!存算一体芯片成为颠覆性的“破局者”?
  • 存算一体写入十五五规划,谁在埋头解决通用与软件生态难题?
    AI发展迅猛,日均AI token调用量激增,存算一体技术因其降低能耗、提升效率的特点备受瞩目。中国存算一体产业正在由概念导入迈向工程落地,亿铸科技作为早期布局者,探讨了存算一体技术面临的挑战与机遇。
  • 中国存算一体芯片代表公司(TOP 10)
    本报告介绍了存算一体和存算融合领域的领先企业和新型融合方向的企业。知存科技、九天睿芯、后摩智能专注于存算一体芯片;壁仞科技、燧原科技、天数智芯、摩尔线程聚焦存算融合架构;得一微电子、长江存储探索存储与存算一体融合;中科微至则在感存算一体领域取得进展。这些企业在不同方向上推动了AI芯片的发展,提升了计算效率和能效比。
  • 谁在死磕,存算一体?
    2026年,存算一体技术迎来重大突破,清华大学、华为与字节跳动联合发布基于28nm工艺的混合存内计算芯片,效率和能效显著提升。存算一体技术分为近存计算、存内处理和存内计算三大流派,各具特色。中国存算一体企业在数字存算一体、模拟存算一体、SRAM、DRAM、Flash和新型忆阻器等方面积极探索,形成多样化的技术路线。大算力企业如后摩智能和亿铸科技聚焦数据中心和智能驾驶,端侧AI企业如微纳核芯和炬芯科技注重低功耗和高效计算。新型存储介质企业如昕原半导体致力于ReRAM技术产业化。尽管商业化进程取得一定成果,但存算一体技术仍处于逐步演进阶段,有望在未来成为大模型时代的算力瓶颈解决方案。
    谁在死磕,存算一体?
  • 重塑端侧存力:从高通和江波龙等5家芯片厂商看具身智能的存储架构创新
    具身智能时代,存储范式重构,AI从数字逻辑迈向具身智能,存储成为存力核心。预计2026年全球存储市场规模突破6000亿美元。具身智能硬件需要极致的QoS一致性和带宽弹性。UFS 5.0协议提供10.8GB/s带宽,解决首Token延迟。KV Cache卸载至eSSD,缓解内存压力。国产存储企业通过技术创新打破技术垄断,如高通、江波龙、佰维等。存储面临写放大控制、耐久性管理和热失控防护等技术挑战。未来,存算一体和HBM端侧化有望进一步提升能效和带宽。
    重塑端侧存力:从高通和江波龙等5家芯片厂商看具身智能的存储架构创新