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AI 作业
存内计算开发者 5天前
存算一体开发者社区 社区优化建设以及赋能开发者职业发展专项调研问卷
问卷调查
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AI 作业
话题广场交流专区
存内计算开发者 8天前
存算一体开发者社区正式上线！重塑 AI 硬件未来，开启算力革命新坐标
存算一体开发者社区正式上线！国内首个聚焦存算一体技术的开发者生态阵地 ——存算一体开发者社区正式上线！这里不仅是技术研发的前沿阵地，更是构建「技术研发 - 产学研协同 - 人才成长」全链路生态的核心枢纽，邀你一同在算力革命的浪潮中抢占开发新坐标！
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AI 作业
行业发展前瞻
存内计算开发者 06-16
“洞见AI未来“主题正文：深度解读Mary Meeker 2025年度AI技术报告
该报告围绕人工智能（AI）技术的爆发式增长及其对全球科技、经济、社会的颠覆性影响展开，其指出，AI 不仅是技术革命，更将重塑全球地缘政治与经济格局，与之带来的商业化与伦理挑战也仍需长期观察。商业分析报告：需引用文档数据
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AI 作业
存算一体训练营
一键难忘 存内计算布道师
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06-11
AI模型的虚拟物理训练平台设计——从世界建构到策略泛化
AI模型的虚拟物理训练平台设计——从世界建构到策略泛化 一、引言 随着人工智能技术在自动驾驶、机器人、虚拟现实等领域的快速推进，AI模型训练所需的高质量、多样性、低成本的训练数据需求愈发迫切。传统依赖真实物理世界的数据采集方式存在高成本、低效率、难以
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AI 作业
AI时代热点
一键难忘 存内计算布道师
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06-09
AI Agent在教育领域中的应用-智能辅导与个性化学习的应用实战
AI Agent在教育领域中的应用-智能辅导与个性化学习的应用实战 引言 随着人工智能技术的飞速发展，AI Agent 在各个行业的应用逐渐深入，教育领域尤为突出。AI Agent 的发展不仅提升了教学效率，还为个性化学习开辟了新的可能。智能辅导系统
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AI 作业
多模态/Agent追踪
存内计算开发者 06-09
【精彩回顾】上海交通大学专场--大模型推理需求下的计算生态链变革
2025 年 6 月 6 日，由存算一体开发者社区与上海交通大学联合主办的 “大模型推理需求下的计算生态链变革” 专场活动在上海交通大学闵行校区顺利举办。
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AI 作业
存算一体训练营
一键难忘 存内计算布道师
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06-08
面向医疗场景的AI Agent体系架构与多任务协作机制研究
面向医疗场景的AI Agent体系架构与多任务协作机制研究 随着人工智能的飞速发展，AI Agent（智能代理）在医疗领域中正逐步从“实验室”走向“病房”。相比传统的AI模型，AI Agent更具交互性、适应性和自治性，使其在医疗诊断、患者管理、智能
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AI 作业
多模态/Agent追踪
一键难忘 存内计算布道师
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06-08
融合强化学习的金融AI Agent模型构建与策略优化
融合强化学习的金融AI Agent模型构建与策略优化【附核心代码】 引言 随着人工智能的发展，AI Agent（人工智能智能体）在多个行业迅速应用，尤其是在高度数据密集与决策复杂的金融行业。AI Agent作为一个具备自主感知、决策与行动能力的系统，
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AI 作业
多模态/Agent追踪
存内计算开发者 06-04
【上海交通大学专场】大模型推理需求下的计算生态链变革
本次活动落地于上海交通大学，特别邀请上海人工智能实验室浦数平台OpenDataLab，魔乐社区，知存科技，算能科技等行业领军代表，围绕AI大模型发展下，计算生态链的前沿演进展开深度研讨。
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AI 作业
存算一体训练营
存内计算开发者 05-12
ISSCC 25 14.4 性能达51.6TFLOPs/W的全数据路径存内计算宏单元，逼近稀疏性极限，应用于复合人工智能时损失低于2-30
本文由清华大学尹首一团队的Zhiheng Yue和Xujiang Xiang撰写，发表于2025年IEEE国际固态电路会议（ISSCC），探讨了复合AI模型在端侧部署时面临的挑战，并提出了三项创新解决方案。首先，文章指出复合AI模型虽然降低了参数量，但由于多个模型特征交融，传统基于单一模型的简化方法失效，导致精度损失和功耗增加。针对这些问题，作者提出了后置乘积对齐、全通路存内计算和稀疏捕获三项技术。
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AI 作业
顶刊论文详解系列
存内计算开发者 05-12
ISSCC 25 14.3论文详解：面向卷积神经网络与 Transformer 的 28 纳米、17.83 - 62.84TFLOPS/W 广播对齐浮点存内计算宏单元
东南大学司鑫教授团队在ISSCC 2025上发表了一篇关于存内计算（CIM）的论文，提出了一种新型的广播对齐非二进制补码浮点存内计算宏（B-A-N2CMAC FP-CIM）。该研究针对高精度和高能效边缘AI芯片的需求，解决了传统浮点计算中的精度损失、性能损失和面积开销问题。通过创新的广播输入、嵌入式区域高效自适应对齐方案和格式混合的N2CMAC，该芯片在28nm工艺下实现了64kb的B-A-N2CMAC FP-CIM宏，支持BF16和INT8两种数据类型。
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AI 作业
顶刊论文详解系列
存内计算开发者 04-30
第二届知存科技杯华东专项赛开启！挑战AI创新，赢取高额奖金与荣誉！
第二届知存科技杯华东专项赛正式启动！本次竞赛由知存科技联合浙江大学、复旦大学、上海交通大学等顶尖高校共同举办，面向计算机、微电子及芯片相关专业的本硕学生（本科生优先），提供实践与创新的舞台。无论你是算法优化达人，还是硬件设计高手，这里都有属于你的赛道
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AI 作业
存算一体训练营
存内计算开发者 04-21
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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AI 作业
存算一体训练营
存内计算开发者 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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AI 作业
顶刊论文详解系列
存内计算开发者 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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顶刊论文详解系列
存内计算开发者 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 作业
AI时代热点
存内计算开发者 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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顶刊论文详解系列
存内计算开发者 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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AI 作业
顶刊论文详解系列
存内计算开发者 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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AI 作业
顶刊论文详解系列
存内计算开发者 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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聚焦开发者需求，构建AI全链路生态，推动存算一体技术普及。依托行业前沿算力架构，首发技术开源与实战训练营，提供高性能硬件底座与全栈工具链。联合高校、研究院及企业，打造新一代AI硬件开发者社区
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