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存内计算开发者 09-12
【精彩回顾 · 南京开发者活动】存内计算的技术突破与AI生态构建
"芯际觉醒"南京站活动聚焦存内计算技术突破与AI生态构建，于2025年9月7日在南京阿里中心举行。活动汇聚高校学者、芯片专家与开发者，展示了存算一体领域三大前沿实践，实测能效比超7nmGPU十倍。现场达成多项产学研合作意向，并设置AR体验等互动环节。专家分享环节涵盖存算一体技术发展、AR应用及大模型创新，推动南京本地AI技术生态发展。活动作为"算力跃迁"系列首站，后续将在北上广深等城市继续开展，促进存算一体技术从理论到产业的转化。
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存内计算开发者 09-12
南京开发者活动 | 存内计算的技术突破与AI生态构建
阿里中心南京站将于2025年9月7日举办"存内计算的技术突破与AI生态构建"主题沙龙。活动包含技术分享、行业专家讲座、科技市集等环节，前10名签到者可获赠礼品。名额有限，需提前报名。
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存内计算开发者 09-09
清华专场重磅开启！视觉计算革新引领，跨界解锁存算一体与空间计算新生态
【活动预告】9月13日，存算一体开发者社区联合清华大学学生创客空间协会将举办"视觉计算生态革新"主题工坊，技术与艺术深度对话，横跨多个领域，带来多维度行业洞察。
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存内计算开发者 09-09
清华专场重磅开启！视觉计算革新引领，跨界解锁存算一体与空间计算新生态
【活动预告】9月13日，清华大学将举办"视觉计算生态革新"主题工坊，聚焦智能眼镜、多模态模型等前沿技术。活动亮点：1）跨界对话：涵盖艺术创作、芯片架构、智能设备全产业链；2）实战干货：探讨存算一体突破、数字IP进化、AR开发等落地议题；3）前瞻视角：解析视觉计算的指数级算力需求与存内计算解决方案。适合开发者、硬科技爱好者及创意工作者参与，共同探索视觉技术的未来边界。报名通道已开启，详情见知存科技专场。
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存内计算开发者 08-28
JOS论文详解：28nm RRAM模拟存内计算芯片工作
清华大学集成电路学院吴华强教授团队在《Journal of Semiconductors》发表了一项基于RRAM的存内计算芯片研究。该研究针对传统存内计算方案忽视数据写入效率的问题，提出了三大创新：1）混合1T1R/2T2R编程方案，将编程速度提升2.5-4.3倍；2）无运放、读写复用的双开关直流ADC，品质因数提升2.6-3.8倍；3）分段字线结构，实现精细控制。测试表明，该576K单元芯片在28nm工艺下达到2.82TOPS/mm²的面积效率，混合编程模式在速度、功耗和准确性方面均优于传统方案。这一成果
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存内计算开发者 08-28
ISSCC 14.5 支持浮点转置的SRAM-CIM阵列
本文提出了一种面向边缘AI训练的高性能计算内存架构，采用28nm工艺实现192.3TFLOPS/W能效。创新性包括：1）循环权重映射6T-SRAM阵列，实现阵列内权重转置和MAC电路复用；2）支持多种数据格式的数字CIM架构；3）精准/近似双模位并行MAC电路。该架构通过循环移位存储、动态激活对齐和共享运算单元，解决了传统转置CIM方案的硬件冗余问题，同时采用带符号定点尾数编码策略支持浮点运算。测试显示其FP8格式在能效和精度间取得良好平衡，为边缘设备提供了高效的训练解决方案。
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顶刊论文详解系列
存内计算开发者 08-28
2025 VLSI论文详解：A 28nm 84.9KOPS 1.82 RISC-V Crypto-SoC with Primitive-based Deep-coupling Unified Post
华中科技大学团队在VLSI2025上提出一款基于RISC-V的后量子密码SoC芯片，采用28nm工艺实现。该芯片通过深度耦合架构、向量化指令集和密码原语重构三大创新技术，在保持可编程性的同时，显著提升后量子密码处理性能。实验结果显示，其吞吐量达84.9KOPS，能效比为1.82，较同类方案提升1.22-5.84倍，支持Kyber、Dilithium等NIST标准算法，并兼容传统加密需求。该设计为后量子时代的密码安全提供了高效芯片解决方案。
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顶刊论文详解系列
存内计算开发者 08-28
TCAD论文详解：An End-to-End In-Memory Computing System Based on a 40-nm eFlash-Based IMC SoC
该论文介绍了一个端到端的电路-工具链-系统协同设计框架，通过硬件友好的量化方法、算子优化技术以及高效的内存映射策略，在语音和图像处理任务中均实现了高精度和低功耗。这项工作为IMC技术的商业化应用解决了工具链障碍，未来可以支持如Transformer等更新、更复杂的神经网络结构。也可将此框架应用于健康监测、工业自动化等更多样化的AI场景中。
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存内计算开发者 08-28
英伟达推出机器人最强大脑，物理AI革命到来
英伟达发布新一代机器人系统JetsonThor，推动物理AI革命。该平台性能大幅提升，具备2070 FP4 TFLOPS算力和128GB内存，支持多模态AI应用，实现实时传感器处理和视觉推理。JetsonThor运行生成式AI模型，响应时间快，功耗可调，为仿人机器人等应用提供强大支持。开发者套件售价3499美元起，已有200万开发者使用英伟达技术加速机器人开发。物理AI将引领制造业和物流业的变革。
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存内计算开发者 08-15
【精彩回顾】浙江大学专场-- 存内计算驱动AI算力与应用生态链创新
当 AGI 浪潮席卷而来，AI 底层算力正成为重构智能时代的核心引擎。而存内计算 —— 这一打破冯诺依曼架构瓶颈的革命性技术，正以「降本 70%、功耗降 90%、性能提升 4-10 倍」的硬核实力，成为 AIoT、智能驾驶、边缘计算等领域的关键推手。
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存算一体训练营
存内计算开发者 08-11
AI 沙龙：存算一体驱动 AI 应用的深度探索与实践思考
本次沙龙让大家更清晰地认识到 AI 硬件架构的革新趋势。存算一体与传感器、Agent、大模型等模块的协同是关键，后续需要持续深化技术落地：一是推动硬件适配；二是优化算法；三是加强场景融合
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存内计算开发者 07-15
第二十一届全国容错计算学术会议（CCF CFTC 2025）将于7月18日至20日在杭州举行
中国计算机学会容错计算专业委员会将于2025年7月18-20日在杭州举办第二十一届全国容错计算学术会议（CCFCFTC2025）。会议将围绕芯片、系统、软件等层面的容错技术展开研讨，预计吸引800余名专家学者，通过技术报告、论文分享等形式探讨前沿进展。知存科技创始人王绍迪将作《大语言模型的存内计算加速》主题报告，同时公司将携“天才博士计划”亮相。会议由CCF主办，北京邮电大学等单位承办，旨在推动我国容错计算领域发展。
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存内计算开发者 07-10
这是中国有史以来最大的黑客松
Hello World，迄今为止中国规模最大的黑客松Adventure X回归，2024年，属于年轻人的第一场Adventure X黑客松吸引了2300人参与。2025年，Adventure X和小红书一起，邀请你#用创造改变世界，哪怕1%#
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存内计算开发者 07-09
存算一体这些岗位招人啦！知存科技2025火热招聘中
企业就业机会直通车：知存科技提供行业顶尖待遇，广阔发展前景，优质工作环境，存算一体，工艺制程，硬件架构，AI算法，等你来
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存内计算开发者 06-27
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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存内计算开发者 06-24
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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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存内计算开发者 06-20
论文解析：Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures
大语言模型（LLMs）的快速规模化暴露了当前硬件架构在内存容量、计算效率、互联带宽的瓶颈。DeepSeek-V3通过硬件感知的模型协同设计，在2048块NVIDIA H800 GPU上实现了低成本大规模训练与推理。随着集群规模的指数级增长，硬件的鲁棒性与可靠性对于大模型将愈加重要。
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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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存算一体训练营
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（如 “AI 训练算力 15 年增长 360%/ 年”），结合至少 3 个案例展开分析。技术验证论文：基于开源大模型（如Llama 3、Stable Diffusion等）的技术验证与实验分析。深入解读报告中的关键技术趋势（如Agentic AI、AI Native应用）。
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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
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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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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