存内计算

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ISSCC论文详解2024 34.2——双端口设计实现高面积利用的浮点/整数存算本文将要介绍的文献主题为浮点存内计算，题目为《A 16nm 96Kb Integer/Floating-Point Dual-Mode-Gain-CellComputing-in-Memory Macro Achieving 73.3-163.3TOPS/W and 33.2-91.2TFLOPS/W for AI-Edge Devices》，下面本文将从文章基本信息与背景知识、创新点解析和现有工作对比三个方面进行论文详解。

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国产五大模型之一MiniMax 使用国内首个MOE架构阿里被曝2024年面向AIGC的第二次大手笔投资来了——加注大模型赛道独角兽Minimax，领投至少6亿美元。

一见已难忘

新兴存内计算芯片架构、大型语言模型、多位存内计算架构——存内计算架构的性能仿真与对比分析探讨CSDN存内社区招募：https://bbs.csdn.net/forums/computinginmemory?

内存计算研究进展-针对机器学习的近数据计算架构针对机器学习的近数据计算架构代表性工作有： Georgia Institute of Technology的BSSync (bounded staled sync) 和 Neurocube，Advanced Micro Devices 的 CoML，具体如下。

知存科技助力AI应用落地：WTMDK2101-ZT1评估板实地评测与性能揭秘随着当今数据迅速增长，传统的冯诺依曼架构内存墙正在成为计算性能进一步提升的阻碍。新一代的存内计算（IMC）和近存计算（NMC）架构有望突破这一瓶颈，显著提升计算能力和能源效率。本文将探讨存算一体芯片的发展历程、当前研究状态，以及基于多种存储介质（例如传统的DRAM、SRAM和Flash，以及新型的非易失性存储器如ReRAM、PCM、MRAM、FeFET等）的存内计算基本原理、优势与面临的挑战。通过对知存科技WTM2101量产芯片的深入解析与评测，重点展示存内计算芯片的电路结构及其应用现状。最后，将对存算一