【存内计算在AI大模型时代应用最佳实践系列】一：前言介绍

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一、前言：

近年来，随着深度学习、大数据、人工智能、AI等技术领域的不断发展，机器学习是目前最火热的人工智能分支之一，是使用大量数据训练计算机程序，以实现智能决策、语音识别、图像处理等任务。

作者也是经过了以上几个阶段的软件开发历程，从Web时代编程、到云时代分布式编程，到如今的AI时代，传统编程是人类程序员手动编写代码来实现特定的功能，而机器学习是通过让计算机程序从数据中学习，自动地提取特征和规律来实现功能。

如何解决人工智能（机器学习）模型训练与推理、高性能计算等，往往是对于算法、算力和大数据都是实现大规模应用的必备条件，GPU的广泛应用促进了AI技术的发展。

但是，在CSDN了解到有一个“存内计算的活动”，CSDN也专门迎来了首个存内计算开发者社区，通过领先的存内技术，涵盖最丰富的存内计算内容，以存内技术为核心，史无前例的技术开源内容，囊括云、边、端侧商业化应用解析以及新技术趋势洞察等，实战演练体验前沿架构；从理论到实践，做为最佳窗口，存内计算让你触手可及。

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二、“知存科技”领先的存内技术，涵盖最丰富的存内计算内容：

存内计算也是第一次接触，“知己知彼，百战百胜”，先让我们来了解一下知存科技公司是做什么业务场景的，再进行一步一步的探索。

北京知存科技有限公司（简称“知存科技”）是一家专注于存内计算芯片领域的国际领先科技公司，知存科技的核心技术和产品创新性地使用了Flash存储器来完成神经网络的存储和运算，这一技术解决了人工智能（AI）中的存储墙问题，从而提高了运算效率并降低了成本。

知存科技已经推出了多个产品，其中包括：国际首个存算一体加速器 WTM1001、首个存算一体SoC芯片 WTM2101，这些芯片特别适用于低功耗的人工智能物联网（AIoT）应用，如可穿戴设备中的智能语音和智能健康服务。WTM2101芯片能够在微瓦到毫瓦级的功耗下完成大规模深度学习运算，这使得它非常适合用于可穿戴设备中的这类应用。此外，WTM2101已经在2022年完成了批量生产和市场推广。

 

北京知存科技有限公司不仅在技术上处于行业领先地位，而且还计划在未来推出针对超高清视频处理和其它大算力需求的应用处理器，以进一步扩展其产品的应用领域，并推动存内计算的产业化进程，公司的愿景是成为“存算一体芯片技术的国际领航者”，致力于成为一个具有广泛影响力的国际知名品牌。

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三、简单了解什么是存内计算？

存内计算（Computing in Memory）是指将计算单元直接嵌入到存储器中，从本质上消除不必要的数据搬移的延迟和功耗，从而消除了冯-诺依曼架构的瓶颈，打破存储墙。特别适用于需要大数据处理的领域，比如云计算以及人工智能等领域。

通过“存内计算”的高速计算能力，开发者可以更快地训练模型、测试算法，从而促进AI技术的迅速发展。“存内计算”的出现和发展，也为AI领域的新算法、新模型的研发提供了更多的可能性。

随着计算机技术的不断发展，人们对于提升计算性能的需求也越来越强烈。为了满足这一需求，计算机科学家们不断探索创新的方法和技术。其中，存内计算（In-Memory Computing）作为一项前沿技术，引起了广泛的关注。后续将介绍存内计算的运行原理以及它在拓展计算能力方面的重要作用。

[叫我兔兔酱]

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[吉祥870]

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[一键难忘]

“知存科技”介绍一文写的较为基础，希望后续可以增加文章深度，相关博文可以同步至个人的社区平台，并带上社区大使招募活动噢~。支持存内计算开发者社区的建设！

[浅沫云归]

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