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针对大模型,存内计算架构应用分析探讨
2024-06-25 14:00:00 • 李阳、刘翰杰
研讨会内容介绍
随着人工智能(AI)大模型的快速发展,基于传统冯诺依曼架构芯片的算力瓶颈愈发凸显。为了解决内存墙问题、突破算力瓶颈,产业界目光逐渐聚焦至存内计算等新型计算架构芯片。 存内计算架构真正做到了“存”“算”的物理融合,直接在存储单元内实现计算,大大减少了数据搬运,提高计算效率。尤其适合大规模并行计算场景,如深度学习和大数据分析。 知存科技凭借率先量产商用的领先技术实力,成为全球存内计算领域的佼佼者。
知存科技成立于2017年,由研发出全球首颗支持多层神经网络存内计算芯片的郭昕婕博士担任首席科学家。2022年,知存科技WTM2101芯片正式推向市场,赋能百万级终端实现AI能力的提升和应用的推广,成为全球首颗大规模量产商用的存内计算芯片。
本次研讨会将围绕AI大模型的发展趋势和挑战,分享存内计算芯片超越摩尔、满足AI时代算力需求的技术原理,并解读WTM2101存内计算芯片项目实操论文。从技术理论到项目实操,全方位、近距离为技术爱好者们揭开新型存内计算的面纱。同时欢迎大家加入存内计算社区,与众多AI爱好者同行,探索新型计算架构下的算力第三极。
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已提交的问题(共8个预先提问)
2024-06-25 13:32:51
ANDYHUANG1688:这个很好,先来占个好位置~!(点赞)2024-06-25 10:07:49
xlent:端侧能做到最低最高功耗各是多少,然后在对应功耗下TFLOPS是多少(点赞)2024-06-25 08:55:34
阿赞88:买不到显卡咋么办?(点赞)2024-06-24 17:48:29
jf_79692685:国内芯片现在有什么重大突破吗,半导体上升周期要来了吗(点赞)2024-06-05 15:03:20
linghz:这个内容好,来学习学习。(点赞)2024-06-04 11:12:37
jf_76693375:1. 存内计算芯片在处理大规模并行计算场景时,如何保证数据的准确性和稳定性? 2. 知存科技的WTM2101芯片在实际应用中,如何平衡性能和功耗,以满足不同终端设备的算力需求? 3. 随着AI技术的不断发展,存内计算架构芯片在未来的发展趋势和挑战是什么?知存科技将如何应对这些挑战,持续保持在全球存内计算领域的领先地位?(点赞)2024-06-04 09:04:34
随遇而安V:这个内容好,来学习学习。(点赞)2024-05-31 13:25:40
皇室丶情圣:这个很好,先来占个好位置~!(点赞)
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