"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

近日火爆科技圈，对决Open AI登顶海外App下载量第一的科技新秀Deepseek，引发媒体关注。在海内外一众大模型公司中为何脱颖而出，本博文展开深度解析。DeepSeek-V3是由中国公司深度求索（DeepSeek）开发的一款先进的大规模语言模型。用户可以通过官方网站进行注册和使用，注册过程简单便捷，仅需手机号即可完成。DeepSeek-V3在训练效率、成本控制、评测表现以及高并发支持等方面展

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

大语言模型（LLMs）的快速规模化暴露了当前硬件架构在内存容量、计算效率、互联带宽的瓶颈。DeepSeek-V3通过硬件感知的模型协同设计，在2048块NVIDIA H800 GPU上实现了低成本大规模训练与推理。随着集群规模的指数级增长，硬件的鲁棒性与可靠性对于大模型将愈加重要。

2023年9月14日，清华大学吴华强及高滨共同通讯在Science在线发表题为“Edge learning using a fully integrated neuro-inspired memristor chip”的研究论文，论文显示，团队基于存内计算范式，研制出全系统集成、支持高效片上学习(机器学习能在硬件端直接完成)的存内计算芯片。针对AI时代的新技术的方向，基于存储器运行计算的新型架构模

随着大数据和数据经济的不断发展，海量数据的收集、存储、分析都需要大量的人力物力，其对芯片算力的需求不断增长，而传统冯﹒诺依曼架构已无法支持当今大数据算力需求，因此新型存内计算架构作为一种解决方案被提出。数据经济是指以数据为核心资源，通过数据的收集、分析和应用，创造经济价值的一种经济形态。存内计算，将存储器和计算单元集成在一起，旨在使芯片计算单元兼具存储数据、处理数据的能力，计算单元可以通过极低的开

 当数据洪流遭遇算力瓶颈，存算一体技术正以破局者之姿重构 AI 硬件的未来图景。今天，国内首个聚焦存算一体技术的开发者生态阵地 ——存算一体开发者社区正式上线！这里不仅是技术研发的前沿阵地，更是构建「技术研发 - 产学研协同 - 人才成长」全链路生态的核心枢纽，邀你一同在算力革命的浪潮中抢占开发新坐标！

多Agent模式背后的算力需求通常较高，因为需要同时处理来自多个智能体的任务和数据。存内计算作为一种新兴的计算架构，能够在存储器阵列内完成逻辑运算，避免存储器和处理器之间频繁的数据搬移操作，从而提升算力，降低功耗。

摘要：空间计算作为融合物理与数字世界的前沿技术，面临算力与功耗的挑战。本文探讨存算一体（CIM）架构如何通过硬件创新解决这一问题：1）分析空间计算的核心需求（感知定位、3D重建、多模态交互）；2）揭示传统冯·诺依曼架构的瓶颈；3）以英伟达Cosmos和世界模型为例，阐述存算一体在降低数据中心能耗（减少60%数据搬运耗能）和边缘计算（如自动驾驶芯片实现256TOPS/35W）中的应用优势。研究表明，

由于笔者能力有限，可能未罗列全所有存算企业的优秀产品，列举的可能也并非该企业的最新产品，因为企业往往只会公开产品发布时间点对其有利的部分数据，部分以提升倍数表示的数据无法转化为具体数值，未公开的数据用“-”表示，数据带有宣传性质，请酌情采信。基于知存科技的存内计算技术，积累了全球化的用户经验和需求，具有低功耗、高算力、多应用的三大优势，可助力智能可穿戴设备实现产品体验升级，实现多元化和差异化的应用