存算一体

存内计算开发者

论文解析-《针对忆阻神经网络加速器的混合粒度剪枝方法研究》一、引言近年来，人工智能技术经历了爆发式的发展，深度神经网络在自然语言处理、计算机视觉及目标检测等诸多领域展现出了超越人类的准确度。然而，随着模型性能的提升，网络层数与参数量呈指数级增长，带来了巨大的计算开销与存储压力。为了解决这一瓶颈，基于忆阻器（Memristor）的神经网络加速器应运而生。忆阻器凭借其非易失性和“存算一体”的特性，利用忆阻交叉阵列在O(1)时间复杂度内完成矩阵乘法，被视为突破冯·诺依曼瓶颈的理想硬件架构。

存内计算开发者

存算一体架构在空间计算中的应用空间计算作为融合物理世界与数字世界的发展方向之一，已经有自动驾驶和虚拟现实的两大领域支撑。然而，海量三维空间数据的实时处理带来了巨大的算力与功耗问题。存算一体（Computing-in-Memory, CIM）通过将计算单元与存储单元融合，从根本上减少了数据搬运，本文将从硬件设计、底层算力架构及能效比三个维度，深入探讨存算一体如何赋能空间计算，并结合英伟达（NVIDIA）的cosmos模型、世界模型及车载雷达等前沿实例，展望其广阔应用前景。

StarRocks 助力印度领先即时零售平台 Zepto 构建实时洞察能力导读：开源无国界，在本期 “StarRocks 全球用户精选案例” 中，我们走进印度即时零售品牌 Zepto。

老猿讲编程

存算一体：重构AI计算的革命性技术（2）Mythic是存算一体领域的先行者，成立于2012年，总部位于美国德克萨斯州奥斯汀和加利福尼亚州硅谷，由Mike Henry和Dave Fick共同创立。公司专注于开发独特的模拟内存计算技术和模拟矩阵处理器，为AI推理提供节能解决方案，特别是在物联网、机器人和消费设备等边缘应用中。

老猿讲编程

存算一体：重构AI计算的革命性技术（3）未来5-10年，忆阻器（RRAM）将成为存算一体芯片的主流存储介质，关键突破集中在三方面：为平衡计算精度与能效，存算一体技术将向“混合精度+动态适配”演进：

AI芯片常见概念最近参加了一些AI芯片开发者会议，发现现在公司的热门研究方向集中在Chiplet和存算一体上，而基于Chiplet又衍生出EDA工具、接口技术、先进封装等概念。由于对这些概念不是很清晰，所以专门调研了一下，总结成此文，希望可以为大家提供一些帮助。

我是有底线的