多模态时代,异构芯片的架构设计与探索

研讨会介绍

随着多模态大型模型的流行度不断攀升,对计算能力的需求也在迅速增加,基于传统冯诺依曼架构芯片的算力瓶颈愈发凸显。为了解决内存墙问题、突破算力瓶颈,产业界目光逐渐聚焦至存内计算等新型计算架构芯片。存内计算架构真正做到了“存”“算”的物理融合,直接在存储单元内实现计算,大大减少了数据搬运,提高计算效率。尤其适合大规模并行计算场景,如深度学习和大数据分析。

知存科技凭借率先量产商用的领先技术实力,成为全球存内计算领域的佼佼者。知存科技成立于2017年,由研发出全球首颗支持多层神经网络存内计算芯片的郭昕婕博士担任首席科学家。2022年,知存科技WTM2101芯片正式推向市场,赋能百万级终端实现AI能力的提升和应用的推广,成为全球首颗大规模量产商用的存内计算芯片。 本次研讨会将围绕多模态大模型时代,探索异构计算的架构设计以及应用场景。从技术理论到项目实操,全方位、近距离为技术爱好者们揭开新型算力架构的面纱。同时欢迎大家加入存内计算社区,与众多AI爱好者同行,探索新型计算架构下的算力第三极。

会议议程:
10:00-10:30 多模态时代,探索异构芯片的架构设计— 周易,知存科技架构工程师
10:30-11:00 新型存内计算架构的应用前景与挑战+天才博士计划—路英明,知存科技存算科学家,北京大学博士
11:00-11:30 互动答疑

演讲嘉宾
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周易
知存科技架构工程师
参与过多款芯片的架构设计,中科院微电子所硕士。在SOC,深度学习,存算一体方向有着丰富的芯片架构经验。
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路英明
知存科技存算科学家,北京大学博士
长期从事新型存内计算架构、高效人工智能硬件系统等方面研究。
公司介绍

关于知存科技:
知存科技是全球领先的存内计算芯片企业。公司针对AI应用场景,在全球率先商业化量产基于存内计算技术的神经网络芯片。凭借颠覆性的技术创新,知存科技突破传统计算架构局限,利用存储与计算的物理融合大幅减少数据搬运,在相同工艺条件下将AI计算效率提升2个数量级,充分满足快速发展的神经网络模型指数级增长的算力需求。http://www.witmem.com/

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