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AI眼鏡視覺處理芯片：從圖像感知到智能增強的技術(shù)躍遷

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/莫婷婷）隨著AI與可穿戴設(shè)備深度融合，AI眼鏡正從“音頻交互為主”的初級形態(tài)，快速邁向“視覺+AI”雙輪驅(qū)動的新階段。據(jù)IDC預(yù)測，2025年全球AI眼鏡出貨量將達1280萬臺，而到2028年，隨著AR功能普及與視覺交互成為標配，出貨量有望逼近4億臺。在這一爆發(fā)性增長背后，視覺處理能力已成為AI眼鏡的核心競爭力，而支撐這一能力的關(guān)鍵，正是日益復(fù)雜的視覺處理芯片架構(gòu)。 ? AI眼鏡的視覺處理需求升級：從記錄到智能增強當前主流

發(fā)表于11-16 01:23 ? 1.3w

后摩爾定律時代，3D-CIM+RISC-V打造國產(chǎn)存算一體新范式

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文 / 吳子鵬）當前，AI 技術(shù)已深度融入生產(chǎn)生活，從 AI 手機、AI?PC 到云端大模型推理，再到未來的具身智能機器人，對算力的需求呈指數(shù)級增長。然而，在 AI 飛速發(fā)展的同時，算力、能效與帶寬瓶頸成為行業(yè)前行的關(guān)鍵阻礙，而美西方的技術(shù)禁運更讓中國芯片產(chǎn)業(yè)面臨嚴峻挑戰(zhàn)。 ? 在這一大背景下，存算一體成為國產(chǎn)算力突破的重要手段。近日，在杭州舉辦的 RISC-V 存算一體產(chǎn)業(yè)論壇暨應(yīng)用組啟動大會上，微納核芯、浙江省北大信

發(fā)表于09-17 09:31 ? 5876

新型存儲突破，ULTRARAM即將量產(chǎn)

電子發(fā)燒友網(wǎng)綜合報道，近日Quinas Technology 和 IQE plc 宣布，新型存儲器ULTRARAM 已突破重大制造障礙，即將進入試生產(chǎn)階段。 ? ULTRARAM結(jié)合了DRAM的高速度、NAND的非易失性以及低能耗特性。IQE公司成功將Quinas創(chuàng)始人在蘭卡斯特大學首次開發(fā)的化合物半導(dǎo)體層技術(shù)擴展到工業(yè)化工藝。這個為期一年的項目開發(fā)了先進的銻化鎵和銻化鋁外延技術(shù)，被譽為可擴展存儲設(shè)備領(lǐng)域的世界首創(chuàng)。該項目獲得了英國創(chuàng)新署的資助。 ? 在技術(shù)層面，ULTRARAM 依賴于銻化鎵和銻

發(fā)表于08-29 09:22 ? 6593

一文看懂“存算一體”

今天這篇文章，我們來聊一個最近幾年很火的概念——存算一體。為什么會提出“存算一體”？存算一體，英文叫ComputeInMemory，簡稱CIM。顧名思義，就是將存儲和計算放在一起。大家都知道，存儲和計算，是我們處理數(shù)據(jù)的兩種基本方式。自從計算機誕生以來，我們采用的主流計算架構(gòu)，是著名的馮·諾伊曼架構(gòu)。在這個架構(gòu)中，存儲和計算是兩個相對獨立的模塊。存儲負責數(shù)據(jù)

發(fā)表于08-18 12:15 ? 1426

存算一體技術(shù)加持！后摩智能 160TOPS 端邊大模型AI芯片正式發(fā)布

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的今天，端邊算力的升級已成為推動行業(yè)變革的核心動力。7月25日，WAIC 2025前夕，后摩智能正式發(fā)布全新端邊大模型AI芯片——后摩漫界?M50，同步推出力擎?系列M.2卡、力謀?系列加速卡及計算盒子等硬件組合，形成覆蓋移動終端與邊緣場景的完整產(chǎn)品矩陣。這一系列動作標志著后摩智能在存算一體技術(shù)領(lǐng)域的突破性進展，更預(yù)示著端邊智能新生態(tài)的全面開啟。 ? M50芯片：高算力、低功耗的端邊

發(fā)表于07-30 07:57 ? 8307

蘋芯科技存算一體創(chuàng)新架構(gòu)，突破邊緣AI芯片技術(shù)困局

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）在數(shù)字化浪潮席卷全球的當下，邊緣人工智能正以前所未有的速度重塑產(chǎn)業(yè)格局。根據(jù)市場調(diào)研機構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，2025年全球AI芯片市場規(guī)模預(yù)計突破1200億美元，年均復(fù)合增長率超25%，其中，邊緣計算芯片增速達35%。這一增長勢頭背后，是可穿戴、智能安防、智慧工業(yè)等場景對低功耗、低延遲、高隱私性計算的迫切需求。 ? 然而，行業(yè)高速發(fā)展的同時，傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的“存儲墻”瓶頸、高功耗與能效比失衡等技術(shù)挑戰(zhàn)

發(fā)表于07-17 08:01 ? 1.2w

緩解高性能存算一體芯片IR-drop問題的軟硬件協(xié)同設(shè)計

在高性能計算與AI芯片領(lǐng)域，基于SRAM的存算一體（Processing-In-Memory, PIM）架構(gòu)因兼具計算密度、能效和精度優(yōu)勢成為主流方案。隨著存算一體芯片性能的持續(xù)攀升，供電電壓降（IR-drop）問題日益成為制約其性能、能效與可靠性的關(guān)鍵瓶頸，而傳統(tǒng)電路級優(yōu)化方法往往需在功耗、性能或面積上做出妥協(xié)，難以實現(xiàn)系統(tǒng)化解決。

發(fā)表于07-11 15:11 ? 1313

憶阻器存算一體技術(shù)深度解析

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！

發(fā)表于02-13 17:32 ? 1468

存算一體技術(shù)的分類

近年間，云計算與人工智能技術(shù)的蓬勃興起，計算中心面臨著數(shù)據(jù)效率低、能耗大等核心挑戰(zhàn)，這促使學術(shù)界和工業(yè)界重新聚焦。

發(fā)表于11-05 09:56 ? 2442

存內(nèi)計算芯片研究進展以及應(yīng)用-以基于Nor Flash的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化以及部署

經(jīng)過對動態(tài)閾值量化算法的實驗驗證，包括實驗平臺及相關(guān)設(shè)置、在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上對參數(shù)和激活層進行的驗證以及對AlexNet、VGG16和ResNet-18這三種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行4位量化的結(jié)果。在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上，對動態(tài)閾值量化算法進行了驗證，分別針對模型參數(shù)和激活層。實驗結(jié)果表明，該算法在減小量化模型精度損失方面取得了成功，將損失控制在1.5%以內(nèi)。對AlexNet、VGG16和ResNet-18這三種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了4位量化的實驗。結(jié)果表明，動態(tài)閾值量化算法在這些網(wǎng)絡(luò)上能夠?qū)⒘炕Ｐ偷木葥p失有效地降低到1.5%以內(nèi)。

發(fā)表于05-17 14:19 ? 3562

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