清华突破美国封锁造出超级芯片!
2023年10月,清华大学宣布研制出全球首颗全系统集成的忆阻器存算一体芯片,成功实现了支持高效片上学习的存算一体技术突破——这项连美国尚未掌握的核心技术,直指人工智能计算的未来。
2023年10月,清华大学宣布研制出全球首颗全系统集成的忆阻器存算一体芯片,成功实现了支持高效片上学习的存算一体技术突破——这项连美国尚未掌握的核心技术,直指人工智能计算的未来。
大型语言模型(LLMs)正在迅速逼近当代计算硬件的极限。例如,据估算,训练GPT-3大约消耗了1300兆瓦时(MWh)的电力,预测显示未来模型可能需要城市级(吉瓦级)的电力预算。这种需求促使人们探索超越传统冯·诺依曼架构的计算范式。
现阶段计算与存储分离的“冯·诺依曼”体系在功耗和速率方面已经不能满足人工智能、物联网等新技术的发展需求,存算一体化的类脑计算方案有望解决这一问题,迅速成为研究热点。
展会将展示全球首款量产存算一体芯片,采用ReRAM忆阻器技术,实现存储与计算的物理融合,数据搬运能耗降低95%,算力密度达100TOPS/W。在图像识别任务中,处理速度是传统GPU的15倍,功耗仅为1/10,适用于智能摄像头、可穿戴设备等边缘场景。某安防厂商搭
类脑芯片就是突破“冯·诺依曼架构”的路线之一,它一种高度模拟人脑计算原理的芯片。如果把类脑芯片做得更像人脑,就会被赋予一个新的名字——神经拟态计算/神经形态计算(Neuromorphic Computing),它是数字芯片和AI计算的一条重要发展路线。
从智能手机到航天飞船,从智能家居到工业机器人,电子元器件作为现代科技最基础的构成单元,始终在无形中支撑着人类文明的数字化进程。这个看似传统的行业,实则在材料科学、精密制造和智能化浪潮的交汇处不断进化,成为推动全球科技革命的核心动力。
芯片与异构计算:GPU、NPU 等专用芯片在深度学习、大模型训练中的核心地位持续强化。国产 AI 算力芯片如海光信息第三代 DCU “深算三号” 预计 2025 年量产,性能对标英伟达 A100,兼容 CUDA 生态,已在智算中心、互联网、金融等领域实现规模化
本封面展示了基于三维堆叠工艺的忆阻器神经形态芯片,其通过原子层沉积技术实现忆阻器阵列的垂直堆叠与集成,并模拟大脑工作,完成神经形态计算的任务。随着晶体管沟道尺寸逐渐逼近其物理极限,现有计算机普遍存在感知存储计算分离、功耗高等问题,导致神经形态系统的信息处理能效
脑机接口(BCI)技术通过直接连接大脑与外部设备,为残疾患者(如高位截瘫患者Noland)恢复数字独立性提供了革命性解决方案。该技术经历了四代演进,从体外单通道发展到高集成度的体内无线系统,同时类脑计算(如忆阻器阵列)在信号处理、能耗优化方面展现出显著优势。尽
开局关乎全局,起步决定后程。2025年是“十四五”规划收官之年,是进一步全面深化改革、推进中国式现代化“滨城”样板的重要一年。新区上下深入贯彻习近平总书记视察天津重要讲话精神,坚定不移推动高质量发展,锚定目标、鼓足干劲,全力答好“十四五”规划的“收官卷”。一季
朋友们,今天一起来了解“利用摩擦电效应实现铁电极化的超低压机械运动切换”。简单来说,就是找到一种新方法,用很小的力就能控制铁电材料的极化状态,这在很多领域都大有用处。
本报讯(长城网·冀云客户端记者乔娅 杨蕾 李代姣 白亚军)“此次获奖我感到非常激动,也备受鼓舞,这些年河北通过实施专项基金支持、产学研合作平台搭建等政策,让我们能更专注于技术攻关,让更多‘从0到1’的原创技术在这里生根发芽。”4月21日,河北大学教授、博士生导
今日海南大学正式发布全球领先的植入式脑机接口芯片技术,实现从信号采集、调控到传输的全链路自主可控。对比国际主流3000通道单向技术,我国6.5万通道双向芯片的突破,是否意味着脑机接口产业即将进入国产替代加速期?
随着人工智能技术的快速发展,大模型已成为推动行业变革的核心力量。本文从硬件架构设计、部署架构实现、典型拓扑图三个维度,系统性地解析大模型的硬件基础设施体系,并探讨未来发展趋势,为企业构建高效、可扩展的AI基础设施提供参考。
近日,浙江大学潘纲教授和林芃研究员首次实现了一种基于新型类脑器件、可以实现多种复杂编码方式的人工神经元,弥补了以往神经元单元硬件部署开销大及仿生功能单一等不足。
近日,浙江大学潘纲教授和林芃研究员首次实现了一种基于新型类脑器件、可以实现多种复杂编码方式的人工神经元,弥补了以往神经元单元硬件部署开销大及仿生功能单一等不足。
关于“智能体2.0 AI Agent多推演进”这一主题,结合当前人工智能领域的最新进展,我们可以从以下维度进行系统性分析:
脑机交互与人机共融海河实验室副主任倪广健介绍,实验室团队是国内最早从事脑机交互相关技术研发的团队之一,建成了从电极、芯片、算法、装备到系统应用于一体的、具有完整自主知识产权的全链条国产化创新成果体系。
二维过渡金属硫族化合物(TMDCs)横向忆阻器是神经形态计算的理想电学元件,有望在提升算力的同时降低运算能耗,满足日益增长的数据运算需求。然而,目前二维TMDCs横向忆阻器的阻变能力较差,阻变比不高,在很大程度上影响了神经形态计算的准确度和可靠性。究其原因,现
好的,我将从技术实现层面详细拆解每个关键环节,并提供具体的技术路线图。以下是深度扩展的研发框架:
推理 张量 wolfram wolframalpha 忆阻器 2025-03-26 06:51 14