发布时间：2024-03-22

人工纳米流体突触可实现存内计算。图片来源：洛桑联邦理工学院 瑞士洛桑联邦理工学院工程学院研究团队制造了一种用于内存的新型纳米流体设备，这使他们第一次能连接两个“人工突触”。该设备为受大脑启发的液体硬件设计铺平了道路。这项研究发表在最新一期《自然·电子学》杂志上。 大脑信息处理是直接对存储的数据执行计算，而计算机则在内存单元和中央处理单元之间来回传输数据。这种低效的分离...

发布时间：2023-11-24

著名作家海伦·凯勒曾说过这样一句话，“盲隔绝了人与物，聋隔绝了人与人。”可见听力的重要性，由此可以看出，人的一生耳朵是最忙的感知系统之一。 声音是人与人交户的重要手段，在AI兴起的现今，也是人与机器相互沟通的手段之一。从模拟阶段的留声机开始到现在，人类对于高清化、高保真的追求一刻没有停歇过，也逐渐摆脱了线束的约束。对音频来说，芯片至关重要，它既要拥有足够的算力，也要拥有足...

发布时间：2022-04-20

本文编译自EETimes Microchip Technology Inc. 正在通过其自己的控制器技术及其专注于边缘低功耗内存技术的子公司来应对人工智能 (AI) 挑战。 Microchip 支持 PCIe Gen 5 NVMe 2.0 的 SSD 控制器 Flashtec NVMe 4016 通过 16 个高速可编程 NAND 闪存通道提高了读写速度，高达2,40...

发布时间：2022-01-08

随着人工智能应用在越来越多的行业中变得越来越流行，对更多计算资源、更多数据模型存储以及同时降低功耗的需求变得越来越重要。当今用于 AI 应用程序的数字处理器难以同时满足这些具有挑战性的要求，尤其是对于在边缘运行的大型机器学习模型。模拟计算提供了一种创新的解决方案，使公司能够在具有成本效益的小外形尺寸中以更低的功耗获得更高的性能。 长期以来，与数字相比，模拟的计算速度和功率...

发布时间：2021-03-22

AI依赖的算法是一个庞大而复杂的网络，有很多参数要存储，也需要完成大量的计算，这些计算中又会产生大量数据。在完成大量计算的过程中，一般芯片的设计思路是将大量增加并行的运算单元，例如上千个卷积单元，需要调用的存储资源也在增大，然而存储资源一直是有限的。随着运算单元的增加，每个运算单元能够使用的存储器的带宽和大小在逐渐减小，可见存储器是AI芯片的瓶颈。 AI时代的硬件架构创...

发布时间：2021-03-16

纵观全球，研究人员在内存计算（in-memory computing）架构上的研究非常活跃。在最近的国际固态电路会议（ISSCC 2021）上，针对新颖的存储器阵列技术的多个技术会议专门用于支持机器学习算法的计算需求。 众所周知，现在将数据和权重值从内存移动到处理单元，然后再将中间结果存储回内存的做法效率低下。因为信息传输过程中不仅增加了计算延迟，而且相关的功耗是一个主要...