国产AI芯片实现架构突破
每秒520万亿次浮点运算 国产AI芯片实现架构突破7月13日，我国首颗融合软件定义与三维近存计算技术的AI芯片在上海正式发布。该芯片基于14纳米工艺，达成每秒520万亿次浮点运算的性能，核心优势在于通过底层架构革新，开辟了一条不依赖先进制程的高性能算力发展新路径。该芯片采用软件定义与三维近存计算协同方案：一方面，软件定义技术使硬件资源能按任务需求动态分配，显著提升算力效率；另一方面，三维垂直堆叠将计算与存储单元高度集成，访存带宽高达每秒6.4TB，从架构层面有效破解长期存在的‘存储墙’难题。摆脱对制程微缩
AI是什么？深度解析光电融合智能加速体系
一、人工智能概述近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术再度崛起并迈入全新发展阶段，以神经网络（Neural Network，NN）为代表的AI模型正深刻重塑当今计算机视觉、自然语言处理等众多领域。AI领域两大核心研究方向为AI模型与AI加速体系。在AI模型研究层面，神经网络是应用最为广泛的AI模型类别之一。神经网络借助模拟生物神经元的计算架构、学习机制与连接模式，使构建的模型具备一定程度的智能特征。Alex Net、Google Net、Res Net、VGG等多种神
现有计算机为何难以满足AI算力需求？
导读：人工智能在高风险应用场景下所需的运算能力，远远超出了当前计算机在可控能耗范围内的性能上限，如何弥合这一鸿沟，已成为当代科研人员与工程师所遭遇的重大难题之一。人工智能在关键任务中所需的算力水平，与现有计算机在节能条件下所能达到的处理能力之间的落差，是当代科学家和工程师所面对的核心难题之一[1]。要弄清这一现象，我们首先需要了解当今计算机的架构原理。那么硬件层面的瓶颈究竟在哪里？常规计算机任务每次仅需处理少量数据，但人工智能对硬件性能的要求则苛刻得多。在算力调度与内存利用方面，人脑的效率远超人类目前能够
AI基座芯片论坛：全栈式创新重构智能基础设施
5月7日，2026新紫光集团创新峰会在北京中关村国际创新中心盛大启幕。作为新紫光集团首次举办的创新峰会，以“智链共生·聚创未来”为主题，吸引了数千名政产学研金各界代表参会，六位院士同台论道，共探智能科技产业新路径、新突破、新生态。峰会期间举办的“AI基座芯片论坛”汇聚了紫光国芯、紫光同创、紫光云、EIA联盟成员无问芯穹等企业的技术专家，呈现了7场深度技术分享，多位嘉宾还围绕《Agent驱动下的算联存硬件一体化》展开了圆桌研讨。新紫光集团联席总裁陈杰开场致辞新紫光集团联席总裁陈杰在开场致辞中强调，AI时代对
端侧AI崛起，破解存储墙难题迫在眉睫
随着AI技术从云端向边缘及终端设备渗透，一场以“端侧AI”(Edge AI)为核心的技术革新正在兴起。在此背景下，我们需要思考数十亿终端设备的未来走向——特别是如何打破它们必须依赖云端才能处理AI任务的现状。这些设备应进化为具备自主AI能力的系统，能高效执行本地推理，其性能指标通常以每瓦特运算次数(TOPS/W)来体现。相较于AI数据中心，端侧实时推理更强调在数据源头（即设备端）就近加速。然而，这也带来了算力限制、内存性能及严格能耗成本控制的难题。这表明，在打造高效端侧AI方案时，计算与内存资源已变得同等