本文目录一览：
- 1、知存科技:深植存内计算市场蓬勃发展,开启更广泛的应用“芯 ”旅程...
- 2 、二维金属芯片能实现多大程度的数据存储速度提升?
- 3 、突破冯·诺依曼架构瓶颈!全球首款存算一体AI芯片诞生性能提升10倍_百度...
- 4、人工智能:新型存储,算力之光
知存科技:深植存内计算市场蓬勃发展,开启更广泛的应用“芯 ”旅程...
在AI时代的浪潮中，存内计算技术因其突破传统架构的限制 ，正日益成为智能计算的关键路径 ，备受业界瞩目 。知存科技作为这一领域中的先驱者，自2017年成立以来 ，已经在存算一体市场崭露头角 ，其创新使用Flash存储器解决了AI领域的“存储墙 ”问题，显著提升了运算效率并降低成本 。
作为存内计算领域的先驱 ，知存科技自2017年成立以来 ，凭借其对Flash存储器的创新应用，成功解决了AI领域的“存储墙”问题，通过在神经网络存储和运算上的突破 ，显著提升了运算效率并降低了成本。
年内 ，联想电脑的市场份额达23%(数据来源：IDC)，从1996年以来连续7年位居国内市场销量第一 ，至2003年3月底 ，联想集团已连续12个季度获得亚太市场(除日本外)第一(数据来源：IDC)；2002年第二季度，联想台式电脑销量首次进入全球前五 ，其中消费电脑世界排名第三 。
发展迅猛：AI技术近年来取得了重大突破 ，已广泛应用于多个行业 。应用前景广阔：在自动驾驶 、物联网 、无人机等领域，AI具有巨大应用潜力。领先企业：包括谷歌母公司Alphabet、美国微软(Microsoft) 、中国百度(Baidu)和中国腾讯(Tencent)等 ，这些公司在AI领域展现出强大的技术实力和市场影响力 。
分类：计算机发展阶段的划分以元器件来划分的 。分别为：第一代：电子管。第二代：晶本管。第三代：中 ，小规模集成电路 。第四代：超大规模集成电路 。第五代：智能计算机(未来)。电子计算机未来的发展趋势是：巨型化 、微型网、网络化、智能化 、多媒体化方向发展 。
二维金属芯片能实现多大程度的数据存储速度提升?
科学家成功研发出2D金属芯片，显著提升数据存储速度一项突破性研究揭示 ，美国科研团队在《自然物理学》杂志上发表成果 ，通过创新技术，他们使用层状二碲化钨（WO2)制造出仅3个原子厚度的二维金属芯片，这一创新可能彻底改变现有存储技术 。
数据存储速度：从PConline评测室的评测数据来看 ，固态硬盘相对传统硬盘性能提升2倍多。 功耗：固态硬盘的功耗上也要高于传统硬盘 。 重量：固态硬盘在重量方面更轻 ，与常规8英寸硬盘相比，重量轻20-30克 。
上一张关于高通骁龙800与801的参数图 ，最为直观的数据应该就是CPU与GPU的主频的提升了。这两项数据的改变很直观的改变了手机在极限情况下的性能表现 。
虽然从上面的硬盘测试数据中能看到 ，固态存储相比于传统的机械存储有将近 4 倍的速度差异，不过 ，选用的是“希捷 ”产品 ，在读 / 写稳定性方面的效果非常让人满意，几近平滑的曲线说明其拥有着极小的速度变化幅度 。
显存带宽决定了GPU与显存之间的数据传输速率 ，通常来说显存带宽越大 ，显卡性能就越出色，但要提高显存带宽 ，最直接有效的办法是提升显存位宽。
突破冯·诺依曼架构瓶颈!全球首款存算一体AI芯片诞生性能提升10倍_百度...
月3日 ，快科技获悉，达摩院成功研发新型架构芯片 。该芯片是全球首款基于DRAM的3D键合堆叠存算一体AI芯片，可突破冯·诺依曼架构的性能瓶颈 ，满足人工智能等场景对高带宽 、高容量内存和极致算力的需求 。在特定AI场景中 ，该芯片性能提升10倍以上，能效比提升高达300倍。
国内成功突破冯诺依曼架构局限 ，自主研发存算一体AI芯片取得重大突破。7月16日 ，合肥恒烁半导体科技公司与中国科大团队联手研发的创新产品——基于NOR闪存架构的存算一体AI芯片系统演示顺利完成，标志着我国在超低功耗存算一体人工智能领域取得了国际领先的地位 。
提高AI 芯片性能和能效的关键之一在于支持高效的数据访问 。在传统冯·诺伊曼体系结构中 ，数据从处理单元外的存储器提取 ，处理完之后再写回存储器。
人工智能:新型存储,算力之光
1、新型存储技术如存算一体与HBM等，通过优化数据存储与计算的融合 ，解决了传统存储架构下的瓶颈问题 ，为高性能计算与终端AI应用提供了新的可能性 。随着技术的持续发展与优化，未来终端设备将有望搭载HBM等先进技术 ，突破存力障碍 ，实现大模型的本地化应用，满足更广泛的数据处理需求 。
2 、在数据规模激增 、算力需求剧增的背景下，智算中心作为新型计算中心 ，成为推动AI技术发展的关键核心引擎。加速AI产业化与深化产业AI化：智算中心通过整合强大的计算能力和存储资源 ，支持高算力场景的落地，如自动驾驶、元宇宙等 。推动平台+应用+人才模式的形成 ，促进AI全产业链的构建和创新 。
3 、存内计算通过在存储介质上实现计算 ，具备物理特性的利用，对存储电路进行重新设计 ，使存储电路同时具备计算和存储能力 ，消除“存 ”“算”界限，实现计算能效的极大提升。存内计算在神经网络领域已开展大量研究 ，应用于卷积神经网络（CNN） 、循环神经网络（RNN）等 ，有望激发人工智能领域的下一轮发展 。
4、其次，计算算力指的是计算机执行数学计算的能力 ，这包括科学计算 、数值计算和超级计算等 。例如 ，在金融行业，计算算力被用于预测市场趋势；而在物理和化学领域，科学家们利用超级计算机模拟分子结构和反应过程。最后 ，人工智能算力是随着人工智能技术进步而兴起的一种新型算力 。
标签： 新型存储芯片的研发与应用
