【存内计算在AI大模型时代应用最佳实践系列】二十六:存内一体的云和边缘大算力企业

完美句号 社区KOL 2024-02-09 22:26:18

1. IBM:

IBM在相变存储(PCRAM)里实现神经网络计算的功能,利用新型存储器件的模拟计算功能来实现神经网络的计算。


2. 知存科技:

知存科技成立于2017年10月的知存科技,成为国内存算一体的标志企业,获得兆易创新、启迪方信、科大讯飞等投资,第一款芯片预计2019年量产,面向超低功耗语音识别,将达到三十倍功耗降低,三倍生产成本降低,未来将开发视频和图像AI芯片和加速卡、人机交互物联网芯片。


3. 新忆科技:

新忆科技成立于2018年,清华大学背景,致力于忆阻器的研发和产业化,清华华控投资。


4. 云和边缘大算力企业列表:

 


5. 亿铸科技:

亿铸科技成立于2020年6月,据称是目前国内唯一能自主设计并量产基于忆阻器(ReRAM)的“存算搜一体”算力芯片的供应商。亿铸基于ReRAM的路线来实现大算力的存算一体芯片,以解决现有技术方案中遇到的功耗墙和内存墙的问题,这将使挑战现有AI芯片行业格局成为可能。该公司拥有世界顶级的科研、工程及顾问团队,为数据中心和自动驾驶等领域打造能效比十倍于现有技术的解决方案。其研发能力覆盖从存算一体底层器件,芯片设计到AI软件栈。


6. 千芯科技:

千芯科技是可重构存算一体AI芯片的领导者和先驱,在国内最早提出可重构存算一体芯片架构。基于“算法-芯片-存储-计算协同”的前沿理念,千芯科技为各行各业提供先进的“AI+商业算法”芯片和解决方案。核心产品包括高算力低功耗的存算一体AI芯片/IP核(支持多领域多模态人工智能算法)。千芯科技成立于 2019 年,核心团队成员来自 AMD、瑞萨、联发科、长江存储等国际领先企业,在存算一体和 AI 计算加速以及 5nm 和 7nm 芯片量产方面拥有丰富经验。

1. AI推断计算卡(CloudCard):

先进存算架构,深度优化存储墙与编译墙,提供更强更高效的大模型(例如推荐模型)支持。能效比超过10-100TOPS/W,优于GPU 10-40倍,且具备灵活的算子可变能力,高度兼容易用的深度学习部署环境。

2. 边缘AI计算板卡(EdgeCard):

以成本效益和低功耗的AI推断为目标,为各类边缘计算提供强大算力支持。支持边缘计算的灵活算法部署与客户自定义算子,为多模态多场景边缘计算提供创新支持。

3. AI计算IP核(IP Core):

多种内存IP核解决方案,以支持针对不同AI内存约束(带宽、容量、缓存一致性)的高效架构。支持4种算法和4种数据类型,采用7/12/16纳米制程。可满足各个市场上多种多样的处理、内存、连接和安全性要求。

4. AI加速工具包(tinyAI):

AI加速工具包面向硬件工程师提供一站式部署,支持3-500倍AI性能的提升,友好兼容开源生态。 支持ARM / RISC-V / x86平台和自有算法的平滑迁移。

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浅沫云归 社区KOC 2024-02-10
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支持存内计算开发者社区的建设!

完美句号 社区KOL 2024-02-09
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建设存内计算开发者社区

内容概要:本文详细阐述了工业母机技术领域中“高级结构设计工程师”这一岗位的全方位任职要求与职业发展路径,涵盖职位对标、目标企业、学历与证书要求、年龄范围、管理半径、晋升关键点、必备工作经验年限以及薪资待遇区间。重点突出该岗位对高端数控机床核心结构(如床身、主轴箱、导轨等)设计能力的要求,强调有限元分析、精度控制、热变形补偿、振动抑制等核心技术能力,并明确指出需具备项目主导经验、团队管理能力和跨部门协作经验。同时,根据不同企业类型和发展阶段,给出了清晰的年薪划分标准,体现了市场对该岗位的技术深度与综合能力的高度认可。; 适合人群:具备5年以上工业母机或高端机床结构设计经验,致力于向高级工程师、技术专家或管理岗位发展的结构设计从业者;或希望转型进入高端装备制造业的精密机械研发人员。; 使用场景及目标:①用于求职者精准定位职业发展方向,评估自身与高级岗位之间的能力差距;②辅助企业制定人才招聘标准与薪酬体系;③指导技术人员规划技能提升路径,聚焦核心技术积累与项目经验沉淀。; 阅读建议:建议结合个人职业发展阶段对照文中各项指标进行自我诊断,重点关注“晋升关键点”与“必备年限”部分,有针对性地补齐技术短板、积累主导项目经验,并注重专利成果与团队管理能力的培养,以全面提升竞争力。
内容概要:本文研究基于静态约束法的主动配电网电动汽车接入容量评估方法,并提供了Matlab代码实现。通过构建配电网的静态约束模型,综合考虑电压偏差、线路容量、变压器负载率等关键运行约束条件,系统评估在保障电网安全稳定运行前提下,配电网能够容纳的最大电动汽车充电负荷容量。研究聚焦于高比例电动汽车接入背景下配电网承载能力的量化分析,旨在为新型负荷环境下的电网规划、充电设施布局及电网升级改造提供科学的决策支持与技术手段,提升电力系统对交通电气化的适应性与韧性。; 适合人群:电气工程、电力系统及其自动化等相关专业的研究人员、研究生及从事电网规划、运行与管理工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于量化分析大规模电动汽车充电行为对配电网电压、线路负载等运行指标的影响;②评估现有配电网基础设施在电动汽车接入场景下的承载裕度与薄弱环节;③为充电站选址定容、有序充电策略制定以及电网扩容改造提供数据支撑和决策依据; 阅读建议:建议结合Matlab代码与电力系统分析基础知识同步学习,重点关注约束条件的数学建模过程、求解算法的实现逻辑与仿真结果的工程意义解读,可通过修改典型配电网参数和电动汽车接入场景进行扩展性研究与验证。

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