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存内计算开发者社区 1天前
New Year，New AI 开发者冬日嘉年华
GitCode 携手 CSDN COC 城市社区/存内计算开发者社区，邀你共赴一场别开生面的冬日嘉年华，共同挖掘AI技术的无限潜能和前沿应用。
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存内计算开发者社区 03-18
论文：深度可分离神经网络存内计算处理芯片
相较于传统的卷积神经网络，深度可分离卷积具有如下四个优势：1，更少的参数：可减少输入通道数量，从而有效地减少卷积层所需的参数；2，更快的速度：运行速度比传统卷积快；3，更加易于移植：计算量更小，更易于实现和部署在不同的平台上；4，更加精简：能够精简计算模型，从而在较小的设备上实现高精度的运算。
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存内计算知识库
存内计算开发者社区 03-18
论文：高速模数转换器 ADC 芯片-基于亚稳态提升性能的研究与探索
并在22nm CMOS工艺下进行了流片研制，该芯片在1GS/s的采样率下实现了47.2dB SNDR的精度和4.15mW的功耗，在相近分辨率的单通道模数转换器中达到了较高的精度和保持了较高的能效（22.23fJ/conv.-step FoMw）。比较器对输入电压进行比较，同时异步逻辑通过 MRSE 监测每个位的比较时间 t_comp：如果 t_comp 小于Ts，表明比较器处于小亚稳态（S 亚稳态），META LOGIC检测到这一情况，并输出相应的标志信号，这将为最终输出提供额外的两位信息；
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存内计算知识库
存内计算开发者社区 03-18
机器人奇点：从宇树科技看2025具身智能发展
在3C、汽车、新能源等行业，这些机器人凭借高精度的视觉检测和精准的运动控制能力，实时感知并适应复杂变化的工业环境，大幅提升生产效率和产品质量，降低人力成本和生产周期。随着技术的成熟和成本的降低，具身智能机器人有望实现从专业领域向大众消费市场的普及，成为人们生活中不可或缺的一部分，深刻改变人类的生产生活方式，推动社会的智能化发展进程。Google DeepMind的RT-2模型是VLA的典型代表，它能够从网络数据和机器人数据中学习，将知识转化为机器人控制的通用指令，显著提升了机器人的泛化能力和语义推理能力。
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AI时代热点
存内计算开发者社区 03-18
MWSCAS 2024 论文详解-PSB方法加速模拟存内计算中的乘加法
而在本文中，如图5所示，作者们没有调整参考电压范围，是直接根据推理部分和（Partial Sum）的MAC分布以及前文提到的VCUCM技术，通过缩放计算放电电流来增强（Boost）信号摆幅，这个技术就叫做部分和增强技术（PSB），他可以用忽略不计的功耗提升为代价（<1% ADC功耗），并使SAR-ADC能以更小的面积更低的功耗和更高的转化率来读取，来提升信号摆幅。如图1所示，传统的6T-SRAM在写入操作时需要两个传输门和两条位线，结构复杂且功耗较高，同时会占用较大的布局面积，不利于模拟存算的电路实现。
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存内计算开发者社区 03-18
VLSI 2024论文详解：具有紧凑型MAC-SIMD和自适应竖式加法数据流的1T1C DRAM存内计算加速器Dyamond
其次，传统比特串行输入数据流需对每个输入比特执行多次模数转换（ADC）和数字累加，导致能效严重受限（每输入比特生成多比特部分和行，需N×B次ADC操作），同时难以维持复杂DNN模型（如ResNet、BERT）所需的信号量化噪声比（SQNR >30dB），阻碍其在先进AI场景中的部署。此外，SS-ADC可以实现更高的能效。SS-ADC的核心思想是通过信号偏移（Signal Shift），将ADC的输入信号分布零中心化，从而可以使用较低位宽的ADC，在保证精度的前提下，显著降低ADC的功耗。
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存内计算知识库
存内计算开发者社区 03-18
IEDM 2024年会：复旦大学刘明院士团队展示融合非易失性铁电和易失性电荷俘获的动态存算类脑阵列
在短时状态下，图5从左至右分别展示了：a）在1.5V的VG脉冲下的PPD情况，在连续脉冲情况下，通道电流由于CT的积累而减小，导致第二脉冲峰A2低于第一个峰A1，右面板显示ID中峰值电流的逐渐下降，而在不同的长期FS状态下增加了刺激脉冲；自动驾驶中，轨迹预测是一个至关重要的功能，通常使用LSTM类型的网络来实现，已有的静态存内计算技术对长期参数（long-term parameter）进行了加速，但短期参数（short-term parameter）的推理计算仍面临较大的缓存开销。
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存内计算知识库
存内计算开发者社区 03-17
世界模型加速发布，原生多模态世界模型Emu3
2024年10月21日，智源研究院发布原生多模态世界模型Emu3，该模型将图像、文本和视频等不同模态数据转化为离散空间中的token来进行预测，开创跨语言多模态世界模型的全新构建方式。
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存内计算知识库
存内计算开发者社区 03-12
【精彩回顾·北京】Bedrock 开发进阶：re:Invent & Deepseek，探索 AI 无限潜力！
2025 年 2 月 23 日，由亚马逊云科技 User Group 北京社区联合 COC 北京、CSDN 存内计算开发者社区举办的《Bedrock 开发进阶：re:Invent & Deepseek，探索 AI 无限潜力》
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存内计算开发者社区 03-12
浙江大学专场/存内计算驱动AI算力与应用生态链创新
诚邀您参加一场新型开放的AI聚会，立足杭州创新高地，依托浙大系科研力量，聚焦算力革命，打通AI全链路。专家解读存内计算，现场开发ROKID AR LITE应用，畅想开源协同，共探AI新力量
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Words worth 03-04
哪吒大闹DeepSeek之开发板部署大模型实战
今年春节什么最火？一定是哪吒2和Deepseek， 今天，我就告诉你怎么把DeepSeek塞到哪吒嘴里！
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AI时代热点
一键难忘 存内计算布道师
全栈领域优质创作者
博客专家认证
02-22
AI Agent的核心技术及其发展趋势—从自主学习到全感知决策【附核心点关键代码】
目录摘要引言核心技术1. 自主学习与强化学习强化学习代码示例2. 感知系统与传感器融合传感器数据融合代码示例3. 多模态数据融合多模态数据融合代码示例4. 全感知决策：AI Agent的未来4. 全感知决策：AI Agent的未来4.1. 全感知决策
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多模态/Agent追踪
学无止尽5
java领域新星创作者
02-16
【AI Agent】你所不知道的 AI Agent：那些让机器拥有自主灵魂的神奇技术内幕
在人工智能的浩瀚星空中，AI Agent宛如一颗璀璨的新星，正逐渐吸引着世人的目光。它被视为智能革命的新前沿，承载着让机器拥有类似人类自主能力的梦想。那么，究竟是什么让AI Agent如此独特？它背后又隐藏着哪些神奇的技术内幕呢？让我们一同深入探索。
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存内计算知识库
Words worth 02-08
调用云端Qwen系列大模型（TURBO、PLUS、MAX和MAX_LATEST）在国际商业咨询智能体场景的实践探索
一、多智能体咨询方案 本文采用Qwen的系列大模型来搭建一个多智能体的策划小组，采用中国航天员、美国NASA研究员和企业的数字分身，在虚拟的数字空间里进行一场计划的策划。 由企业方提出计划设想和需求，由美国NASA研究员给出多个可行性计划，最终让中国
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多模态/Agent追踪
Words worth 02-07
「豆包MarsCode 蛇年编程大作战」让DeepSeek-R1带我们飞向巨蛇座（sourl.cn/Ehwg4b）
前言 今年是蛇年，和蛇最有缘的星座是巨蛇座（Serpens），它是唯一被分为两部分的星座，分别称为“蛇头”和“蛇尾”，中间被蛇夫座隔开。在希腊神话中，巨蛇座与蛇夫座紧密相关，象征着医者阿斯克勒庇俄斯手中缠绕的蛇。巨蛇座（Serpens）中距离地球最近
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AI时代热点
奇绩创坛 02-06
奇绩算力：为加速科研创业提供免费高性能算力
为了更好地支持有创业想法的科研人员和创业者的创新探索，我们推出奇绩算力——免费提供等值 100 万的高性能算力。欢迎申请！
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AI时代热点
Words worth 02-03
DeepSeek-R1本地化部署和WasmEdge源代码构建的实践探讨
一、摘要 今年春节，DeepSeek R1 成为 AI 圈的热门话题。尝试在资源受限的 MacBook Air 上本地部署该模型，采用 Rust + Wasm 技术栈开发的 LlamaEdge 替代 Ollama。WasmEdge 作为高性能 Web
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AI时代热点
一个处女座的程序猿
人工智能领域优质创作者
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01-23
LLMs之MoE之DeepSeek-V3：DeepSeek-V3的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
​LLMs之MoE之DeepSeek-V3：DeepSeek-V3的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录DeepSeek-V3的简介DeepSeek-V3的安装和使用方法DeepSeek-V3的案例应用DeepSeek-V3的简介DeepSeek-V3 是一个拥有671B 个总参数，每个 token 激活 37B 参数的强大混合专家 (MoE) 语言模型。为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3 采用了在 DeepSee
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AI时代热点
存内计算开发者社区 01-23
IS-2T2R存储器：AWS精度下降问题的解决方案
通过这一系列的改进，IS-2T2R结构有效地解决了AWS问题，提高了权重感测的准确性和存内计算的精度。》这篇文献，它提出了一种对称式的2T2R忆阻器结构，通过引入隔离晶体管解决了传统2T2R忆阻器非对称结构带来的权重感知问题，结合工艺优化，实现了42.2%的集成度提升和8.8fJ/op的能效，下面是详细介绍。2T2R结构中，用于存储正负权重的两个晶体管，它们的源极一个连接到RRAM单元，另一个通过SL接地，导致在读取过程中，即使两个RRAM单元存储了相同的权重值，由于一个晶体管的栅源电压V。
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存内计算开发者社区 01-23
基于集成非互易磁光的超高耐久性光存内计算技术
光子计算利用光而非电子来进行数据处理的特性有望解决人工智能和机器学习领域对硬件能在超低功耗下实现超高计算吞吐量的需求，然而当前的光子存内计算架构面临存储阵列更新速度慢、能耗高以及耐久性不足等挑战。本文将从需求背景出发，逐一讲述该项研究的工作原理、实验验证以及未来展望等内容。
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首个存内开发者社区，是整合产学研各界资源优势，搭建的学习与实践平台，提供存内架构学习，平台算法部署实践，存内计算线下训练以及AI时代大模型追踪，从理论到实践，供开发者体验未来第三极算力架构。
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