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AI眼鏡視覺處理芯片：從圖像感知到智能增強的技術躍遷

電子發燒友網報道（文/莫婷婷）隨著AI與可穿戴設備深度融合，AI眼鏡正從“音頻交互為主”的初級形態，快速邁向“視覺+AI”雙輪驅動的新階段。據IDC預測，2025年全球AI眼鏡出貨量將達1280萬臺，而到2028年，隨著AR功能普及與視覺交互成為標配，出貨量有望逼近4億臺。在這一爆發性增長背后，視覺處理能力已成為AI眼鏡的核心競爭力，而支撐這一能力的關鍵，正是日益復雜的視覺處理芯片架構。 ? AI眼鏡的視覺處理需求升級：從記錄到智能增強當前主流

發表于11-16 01:23 ? 1.3w
后摩爾定律時代，3D-CIM+RISC-V打造國產存算一體新范式

電子發燒友網報道（文 / 吳子鵬）當前，AI 技術已深度融入生產生活，從 AI 手機、AI?PC 到云端大模型推理，再到未來的具身智能機器人，對算力的需求呈指數級增長。然而，在 AI 飛速發展的同時，算力、能效與帶寬瓶頸成為行業前行的關鍵阻礙，而美西方的技術禁運更讓中國芯片產業面臨嚴峻挑戰。 ? 在這一大背景下，存算一體成為國產算力突破的重要手段。近日，在杭州舉辦的 RISC-V 存算一體產業論壇暨應用組啟動大會上，微納核芯、浙江省北大信

發表于09-17 09:31 ? 5889
新型存儲突破，ULTRARAM即將量產

電子發燒友網綜合報道，近日Quinas Technology 和 IQE plc 宣布，新型存儲器ULTRARAM 已突破重大制造障礙，即將進入試生產階段。 ? ULTRARAM結合了DRAM的高速度、NAND的非易失性以及低能耗特性。IQE公司成功將Quinas創始人在蘭卡斯特大學首次開發的化合物半導體層技術擴展到工業化工藝。這個為期一年的項目開發了先進的銻化鎵和銻化鋁外延技術，被譽為可擴展存儲設備領域的世界首創。該項目獲得了英國創新署的資助。 ? 在技術層面，ULTRARAM 依賴于銻化鎵和銻

發表于08-29 09:22 ? 6618
一文看懂“存算一體”

今天這篇文章，我們來聊一個最近幾年很火的概念——存算一體。為什么會提出“存算一體”？存算一體，英文叫ComputeInMemory，簡稱CIM。顧名思義，就是將存儲和計算放在一起。大家都知道，存儲和計算，是我們處理數據的兩種基本方式。自從計算機誕生以來，我們采用的主流計算架構，是著名的馮·諾伊曼架構。在這個架構中，存儲和計算是兩個相對獨立的模塊。存儲負責數據

發表于08-18 12:15 ? 1438
存算一體技術加持！后摩智能 160TOPS 端邊大模型AI芯片正式發布

電子發燒友網報道（文/李彎彎）在人工智能技術飛速發展的今天，端邊算力的升級已成為推動行業變革的核心動力。7月25日，WAIC 2025前夕，后摩智能正式發布全新端邊大模型AI芯片——后摩漫界?M50，同步推出力擎?系列M.2卡、力謀?系列加速卡及計算盒子等硬件組合，形成覆蓋移動終端與邊緣場景的完整產品矩陣。這一系列動作標志著后摩智能在存算一體技術領域的突破性進展，更預示著端邊智能新生態的全面開啟。 ? M50芯片：高算力、低功耗的端邊

發表于07-30 07:57 ? 8335
蘋芯科技存算一體創新架構，突破邊緣AI芯片技術困局

電子發燒友網報道（文/李彎彎）在數字化浪潮席卷全球的當下，邊緣人工智能正以前所未有的速度重塑產業格局。根據市場調研機構數據顯示，2025年全球AI芯片市場規模預計突破1200億美元，年均復合增長率超25%，其中，邊緣計算芯片增速達35%。這一增長勢頭背后，是可穿戴、智能安防、智慧工業等場景對低功耗、低延遲、高隱私性計算的迫切需求。 ? 然而，行業高速發展的同時，傳統馮·諾依曼架構的“存儲墻”瓶頸、高功耗與能效比失衡等技術挑戰

發表于07-17 08:01 ? 1.2w
緩解高性能存算一體芯片IR-drop問題的軟硬件協同設計

在高性能計算與AI芯片領域，基于SRAM的存算一體（Processing-In-Memory, PIM）架構因兼具計算密度、能效和精度優勢成為主流方案。隨著存算一體芯片性能的持續攀升，供電電壓降（IR-drop）問題日益成為制約其性能、能效與可靠性的關鍵瓶頸，而傳統電路級優化方法往往需在功耗、性能或面積上做出妥協，難以實現系統化解決。

發表于07-11 15:11 ? 1322
憶阻器存算一體技術深度解析

AI領域正在經歷一場顛覆性的變革！DeepSeek，一款近期火爆全球的開源AI大模型，正與GPT-4、Sora等模型一起，掀起一場前所未有的算力競賽。隨著AI訓練規模的指數級增長，計算資源的短缺已經成為無法忽視的問題——算力不足，功耗爆表，傳統芯片難以支撐未來AI需求！

發表于02-13 17:32 ? 1469
存算一體技術的分類

近年間，云計算與人工智能技術的蓬勃興起，計算中心面臨著數據效率低、能耗大等核心挑戰，這促使學術界和工業界重新聚焦。

發表于11-05 09:56 ? 2447
存內計算芯片研究進展以及應用-以基于Nor Flash的卷積神經網絡量化以及部署

經過對動態閾值量化算法的實驗驗證，包括實驗平臺及相關設置、在CIFAR-10數據集上對參數和激活層進行的驗證以及對AlexNet、VGG16和ResNet-18這三種卷積神經網絡進行4位量化的結果。在CIFAR-10數據集上，對動態閾值量化算法進行了驗證，分別針對模型參數和激活層。實驗結果表明，該算法在減小量化模型精度損失方面取得了成功，將損失控制在1.5%以內。對AlexNet、VGG16和ResNet-18這三種卷積神經網絡進行了4位量化的實驗。結果表明，動態閾值量化算法在這些網絡上能夠將量化模型的精度損失有效地降低到1.5%以內。

發表于05-17 14:19 ? 3565

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新型存儲突破，ULTRARAM即將量產

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蘋芯科技存算一體創新架構，突破邊緣AI芯片技術困局

緩解高性能存算一體芯片IR-drop問題的軟硬件協同設計

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