存内计算技术作为人工智能领域的一项创新，为神经网络的发展提供了全新的可能性。通过将计算操作嵌入存储单元，存内计算有效地解决了传统计算架构中数据搬运的瓶颈问题，提高了计算效率，降低了功耗。随着未来的不断探索和发展，存内计算有望在人工智能领域发挥更大的作用。然而，我们也需谨慎应对相关的挑战和伦理考量，确保这一技术的应用能够符合社会的期望和法规，推动人工智能技术的可持续发展。在这个不断演进的领域，存内计

技术融合推动人机共生新时代：从存算一体架构突破算力瓶颈，到空间计算重构数字交互体验，再到AIGC赋能内容创作，技术正加速重塑人机关系。清华大学"视觉算力生态革新技术工坊"揭示了三个关键趋势：存算一体开发者社区构建产学研生态，推动下一代计算架构落地；空间计算使数字生命具备触感交互能力；AIGC重构艺术创作流程。这些技术突破的共同指向是：人类将从"技术操作者"进

整场活动由硅星人与北京中关村科学城创新发展有限公司、北京中关村创业大街科技服务有限公司联合发起，五天四夜，白天黑夜，持续高能。

存内计算技术作为一种新型的计算范式，将存储器与处理器紧密地集成在一起，实现了数据的高效处理和低延迟访问。这种技术有效地缓解了传统计算模式下存储器与处理器之间的带宽瓶颈问题，为大规模数据处理和人工智能应用提供了更高效的计算支持。存内计算技术的核心思想是在存储器中实现简单的计算操作，以降低数据传输的功耗和延迟。它包括多种技术，如现场可编程门阵列（FPGA）、图形处理单元（GPU）、神经处理单元（NPU

存算一体开发者社区发起异构计算与存算一体技术征文活动，面向AI、大数据等领域开发者，旨在构建高质量技术知识库。活动设两个赛道：CPU-GPU异构计算实战（含入门与进阶方向）和存算一体架构创新（含入门与进阶方向）。要求参赛作品原创首发，3000-8000字，结构完整，逻辑清晰。优秀文章将获得现金奖励（300-500元/篇）及多渠道推广机会。投稿截止2025年12月1日，期待分享架构设计、实战经验与创

"芯际觉醒"南京站活动聚焦存内计算技术突破与AI生态构建，于2025年9月7日在南京阿里中心举行。活动汇聚高校学者、芯片专家与开发者，展示了存算一体领域三大前沿实践，实测能效比超7nmGPU十倍。现场达成多项产学研合作意向，并设置AR体验等互动环节。专家分享环节涵盖存算一体技术发展、AR应用及大模型创新，推动南京本地AI技术生态发展。活动作为"算力跃迁"系列首站，后续将在北上广深等城市继续开展，促

"芯际觉醒"南京站活动聚焦存内计算技术突破与AI生态构建，于2025年9月7日在南京阿里中心举行。活动汇聚高校学者、芯片专家与开发者，展示了存算一体领域三大前沿实践，实测能效比超7nmGPU十倍。现场达成多项产学研合作意向，并设置AR体验等互动环节。专家分享环节涵盖存算一体技术发展、AR应用及大模型创新，推动南京本地AI技术生态发展。活动作为"算力跃迁"系列首站，后续将在北上广深等城市继续开展，促

科技前沿动态：中科院微电子所成功研制出高性能RRAM存算一体芯片，能效达55.21-88.51TOPS/W；华为推出AISSD系列新品，突破AI存储性能瓶颈；DeepSeek大模型升级至V3.1版本，增强Agent能力；智谱AI发布全球首个手机智能体AutoGLM2.0，支持语音指令完成跨应用操作。这些创新成果在边缘计算、AI存储、大模型和智能终端领域取得重要突破。

英伟达发布新一代机器人系统JetsonThor，推动物理AI革命。该平台性能大幅提升，具备2070 FP4 TFLOPS算力和128GB内存，支持多模态AI应用，实现实时传感器处理和视觉推理。JetsonThor运行生成式AI模型，响应时间快，功耗可调，为仿人机器人等应用提供强大支持。开发者套件售价3499美元起，已有200万开发者使用英伟达技术加速机器人开发。物理AI将引领制造业和物流业的变革。

如上所示，输入 x 量化为 uint8 的 NPU_x，权重 weight 量化为 int8 的 NPU_weight，偏置 bias 量化为 128 的整数倍，即 NPU_bias，已知 NPU_x，NPU_weight，NPU_bias，可计算出 NPU_y'，其中引入模拟电路噪声，得到 NPU_y，最终量化为 int8。它不仅支持从8位到12位的输入和输出量化，还实现了权重的8位量化，通过精