IBM的研究显示，冯诺依曼瓶颈是导致AI计算能耗高和延迟长的重要原因。最近的研究人员提出了内存计算的概念，通过将计算逻辑集成到存储单元中，减少了数据传输需求，从而降低了能耗及提高了效率。这一方法利用了新兴的存储技术，例如相变存储器（PCM）和电阻式随 ...

在这种情况下，处理器会遇到所谓的 冯·诺依曼 ...

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模呈指数级增长，其复杂性已超越摩尔定律的预测。以GPT-4为例，其训练数据量达到1PB，参数数量超过1.7万亿，训练耗时90至100天，成本近1亿美元。如此庞大的模型对计算能力的需求呈爆炸式增长，同时也带来 ...

- 华邦CUBE技术：定制化的高宽带存储芯片，采用3D TSV DRAM，具有高带宽、低功耗、紧凑尺寸和成本效益等优势，可满足边缘计算和AI应用需求。 - ...

你以为人工智能的故事始于硅谷？不，它的根须深植于五亿年前的生命起源。  在巴黎人工智能峰会开幕式上，斯坦福大学教授、人工智能专家李飞飞发表了主题演讲，揭示了人工智能如何从“观察者”转变为重塑世界的“行动者”。她在致辞中，分析了“行动派”人工智能的意义 ...

他提出了许多重要的思想和理念，如程序内存的思想、二进制的思想等，为计算机的发展奠定了坚实的基础。 冯·诺依曼时代的计算机 ENIAC 冯·诺伊曼对计算机设计作了根本的改进，特别是程序内存的思想。他提出将程序存储在计算机内部，使计算机能够自动地 ...

这些特点预示着光量子芯片有潜力打破电子芯片的极限，满足未来对计算能力爆炸性增长的需求。 一、传统的计算机体系架构——冯·诺依曼计算范式 提到电脑和手机，大家肯定再熟悉不过了，它们都是我们日常生活中的电子计算机。 但你可能不知道的是 ...

AI领域正在经历一场颠覆性的变革！DeepSeek，一款近期火爆全球的开源AI大模型，正与GPT-4、Sora等模型一起，掀起一场前所未有的算力竞赛。随着AI训练规模的指数级增长，计算资源的短缺已经成为无法忽视的问题——算力不足，功耗爆表，传统芯片难 ...

自动驾驶技术正经历从“机械执行”到“智能协同”的范式跃迁。从基于规则系统的1.0时代，到深度学习驱动的单车智能2.0时代，如今进入群体智能主导的3.0时代。随着单车智能遭遇感知盲区、算力瓶颈与数据孤岛三重天花板，AI网络驱动的“车路云一体化”架构正以 ...