颠覆式ai芯片（颠覆式创新的本质是）

今天给各位分享颠覆式ai芯片的知识，其中也会对颠覆式创新的本质是进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、国内首款存算一体智驾芯片,这家公司只用了两年
• 2、256TOPS、35W,后摩用一颗芯片掀起智能驾驶新战事
• 3、什么是LPU?会打破全球算力市场格局吗?
• 4、突破冯·诺依曼架构瓶颈!全球首款存算一体AI芯片诞生性能提升10倍_百度...

国内首款存算一体智驾芯片,这家公司只用了两年

1、昨日，后摩智能正式发布了旗下首款存算一体智驾芯片——鸿途H30，最高物理算力达到256TOPS，典型功耗35W，这也意味着，国内科技公司自研资产的存算一体大算力AI芯片，终于在智驾领域落地了。 “是物理算力，不是稀疏虚拟算力。” 吴强手里拿着一颗H30，向大家介绍该芯片的核心指标。

2、月10日，是后摩智能成立两年来最重要的里程碑，公司研发两年的存算一体大算力AI芯片产品——鸿途H30亮相，“就像自己培养的孩子开始接受检验一样。” 鸿途H30是国内第一款量产存算一体智驾芯片，于行业来说，将多了一个底层架构完全不同的大算力AI芯片的选择，于后摩来说，公司第一款产品，终于等到推向市场的时刻。

3、立足于天枢架构，后摩成功研发出首款存算一体智驾芯片——鸿途H30。 该芯片物理算力达到 256TOPS@INT8，典型功耗 35W，简单计算可得，SoC 层面的能效比达到了 3TOPS/Watt，而在传统的冯·诺依曼架构下，采用 12nm 相同工艺，所能实现的能效比多在 2TOPS/Watt 的水平。

4、不是。根据查询东方财富网得知。后摩智能是国产AI大算力智驾芯片领域跑出的一匹黑马。ChatGPT等人工智能应用的爆火再次引发了行业对大算力的需求。后摩智能正式发布首款存算一体智驾芯片，鸿途H30。仅用12nm工艺制程，该芯片的物理算力实现了高达256TOPS。

256TOPS、35W,后摩用一颗芯片掀起智能驾驶新战事

在发布会现场，后摩还专门推出了基于鸿途H30 打造的智能驾驶硬件平台——力驭，其 CPU 算力高达 200 Kdmips，AI 算力为 256Tops，支持多传感器输入，能够为智能驾驶提供更充沛的算力支持；在功耗上，力驭平台仅为 85W，可采用更加灵活的散热方式，实现更低成本的便捷部署。

TOPS & 35W 昨日，后摩智能正式发布了旗下首款存算一体智驾芯片——鸿途H30，最高物理算力达到256TOPS，典型功耗35W，这也意味着，国内科技公司自研资产的存算一体大算力AI芯片，终于在智驾领域落地了。 “是物理算力，不是稀疏虚拟算力。” 吴强手里拿着一颗H30，向大家介绍该芯片的核心指标。

鸿途H30基于 SRAM 存储介质，最高物理算力可以达到256TOPS，典型功耗 35W，在 Int8 数据精度条件下，其 AI 核心IPU 能效比高达 15Tops/W，是传统架构芯片的7倍以上。 鸿途H30还支持运行点云网络，以及BEV网络，能够支持 L2+ 到L4 级自动驾驶。

什么是LPU?会打破全球算力市场格局吗?

1、LPU（Language Processing Unit）是一种专为语言处理任务设计的芯片，其有可能打破全球算力市场格局。LPU是Groq公司研发的一种新型芯片，旨在通过颠覆性架构解决当前大模型推理面临的算力困境。这一困境主要体现在存储墙、能效墙和扩展墙三重枷锁上。

突破冯·诺依曼架构瓶颈!全球首款存算一体AI芯片诞生性能提升10倍_百度...

月3日，快科技获悉，达摩院成功研发新型架构芯片。该芯片是全球首款基于DRAM的3D键合堆叠存算一体AI芯片，可突破冯·诺依曼架构的性能瓶颈，满足人工智能等场景对高带宽、高容量内存和极致算力的需求。在特定AI场景中，该芯片性能提升10倍以上，能效比提升高达300倍。

可重构数字存算一体AI芯片ReDCIM是一种能够突破冯诺依曼瓶颈，适用于通用云端高算力场景的AI芯片。其主要特点和优势如下：突破冯诺依曼瓶颈：ReDCIM采用存算一体架构，通过在存储器内完成计算，消除了计算与存储间的频繁访问，从而突破了冯诺依曼瓶颈，提高了能效。

频繁的访存操作使AI芯片的能效受到冯诺依曼瓶颈问题的严重制约。而存算一体（Compute-In-Memory，CIM）架构通过在存储器内完成计算，消除了计算与存储间的频繁访问，被认为是一种能够突破冯诺依曼瓶颈的高效AI计算架构。

提高AI 芯片性能和能效的关键之一在于支持高效的数据访问。在传统冯·诺伊曼体系结构中，数据从处理单元外的存储器提取，处理完之后再写回存储器。

知存科技：存算一体的创新先锋 作为存内计算领域的先驱，知存科技自2017年成立以来，凭借其对Flash存储器的创新应用，成功解决了AI领域的“存储墙”问题，通过在神经网络存储和运算上的突破，显著提升了运算效率并降低了成本。

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