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存內(nèi)計算

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  • “存內(nèi)計算”照進(jìn)現(xiàn)實
    近日召開的國際固態(tài)半導(dǎo)體電路會議上，SK海力士發(fā)表了基于GDDR接口的DRAM存內(nèi)計算，臺積電共發(fā)表6篇有關(guān)存內(nèi)計算存儲器IP的論文。隨著人工智能對高性能、低功耗處理需求的不斷增強(qiáng)，存內(nèi)計算的開發(fā)進(jìn)程必將不斷加快。
  • 三星存內(nèi)計算登Nature，全球首搭MRAM，鋪路下一代AI芯片
    近日，三星電子在頂級學(xué)術(shù)期刊Nature上發(fā)表了全球首個基于MRAM（磁性隨機(jī)存儲器）的存內(nèi)計算研究。存內(nèi)計算由于毋需數(shù)據(jù)在存儲器和處理器間移動，大大降低了AI計算的功耗，被視作邊緣AI計算的一項前沿研究。
  • 趨勢丨AI時代主流的計算架構(gòu)，存內(nèi)計算市場被看好
    人工智能時代，隨著AI應(yīng)用的普及，AI領(lǐng)域迫切需要性能更強(qiáng)、功耗更低、成本更低的芯片。這其中，以深度學(xué)習(xí)為代表的AI算法更需要頻繁地進(jìn)行數(shù)據(jù)存取，低功耗和高性能之間的矛盾一直是端側(cè)AI芯片落地的難題。
  • 存內(nèi)計算
    存內(nèi)計算（In-Memory Computing）是一種新興的計算模型，將計算任務(wù)直接嵌入到數(shù)據(jù)存儲中進(jìn)行處理，從而避免了傳統(tǒng)計算模型中頻繁的數(shù)據(jù)傳輸和復(fù)雜的內(nèi)存管理，提高了計算效率和性能。存內(nèi)計算技術(shù)在各個領(lǐng)域都展現(xiàn)出潛力，從大數(shù)據(jù)分析到人工智能應(yīng)用，都可以受益于這一革新性的計算模型。