2020年，钱鹤、吴华强团队基于多阵列忆阻器，搭建了一个全硬件构成的完整存算一体系统，在这个系统上高效运行了卷积神经网络算法，成功验证了图像识别功能，比图形处理器芯片的能效高两个数量级，大幅提升了计算设备的算力，实现了以更小的功耗和更低的硬件成本完成复杂的计算。存算一体架构，就如同“在家办公”的新型工作模式，彻底消除了往返通勤的能量消耗，避免了往返通勤带来的时间延迟，还大大节约了办公场所的运营成本

AI芯片即人工智能芯片，也被称为AI加速器或计算卡，是专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。相较于传统的通用微处理器，AI芯片具备更高效能的计算能力、低功耗、高速度、高精度等特点，能够加速训练和推理过程，可用于实现计算机视觉、自然语言处理、机器学习等各种人工智能任务，是目前在人工智能领域广泛应用的重要基础设施之一，同时也是人工智能技术快速发展的重要驱动力之一。AI芯片的种类有很多，其中最

灵汐科技是国内一家全球领先的类脑计算技术公司，它发布了第一代商业量产的类脑芯片——领启®KA200，它采用异构融合众核、存算一体的架构，单芯片集成25万神经元和2500万突触，每秒超过16万亿次突触计算，功耗近12瓦，实现了同时支持计算机科学和神经科学的神经网络模型，并支持两者融合的混合神经网络计算模型。在众多极具“颠覆性”的科技领域中，类脑计算无疑是最尖端和最前沿的，因此这个领域也是全球各大经济

在这项研究中，首尔国立大学材料科学与工程系的教授Cheol Seong Hwang领导了一项突破性的研究，提出了一种名为“通用记忆电阻模块”的概念，该模块将计算和内存功能整合到一个统一的设备中。该设备基于电阻变化器技术，能够在低电阻（‘1’）和高电阻（‘0’）之间快速切换，并且在计算结束后保持状态，从而实现了计算和内存的融合。为了解决这些问题，研究团队还开发了一种能源高效的错误检测和校正设备，该设

文章地址：https://developer.nvidia.com/blog/achieving-top-inference-performance-with-the-nvidia-h100-tensor-core-gpu-and-nvidia-tensorrt-llm/相比于上一代Gaudi 2，Gaudi 3的BFloat16性能提升了4倍，计算能力提升2倍，显存容量提升50%达到144GB，