"基于忆阻器的存算一体芯片与系统" 基于忆阻器的存算一体芯片与系统是指通过忆阻器这种新型存储器件实现存算一体的架构，解决传统冯诺依曼架构中存在的“存储墙”和“功耗墙”瓶颈，提高系统的算力和能效。这种架构可以应用于人工智能、机器学习、自动驾驶等领域，满足AI应用对高速计算和大规模存储的需求。 知识点1：摩尔定律和集成电路发展 * 摩尔定律：集成电路芯片上所集成的晶体管数量，每隔18个月翻一番。 * 集成电路发展：从ENIAC到现在，晶体管数量从几十个到几十亿个，性能和功耗也得到了极大的提高。 知识点2：人工智能和算法耦合 * 人工智能发展：从Rosenblatt和Mark 1感知机到现在，人工智能领域已经取得了很大的进步。 * 算法-算力耦合：人工智能的发展和算法的改进推动了算力的增长。 知识点3：忆阻器存算一体技术 * 忆阻器：一种新型存储器件，具有非易失、多比特、低功耗的优势。 * 存算一体架构：基于忆阻器的存算一体架构可以解决传统冯诺依曼架构中存在的“存储墙”和“功耗墙”瓶颈。 知识点4：忆阻器存算一体技术的优点 * 非易失性：忆阻器可以长时间保存数据，不需要外部电源。 * 多比特存储：忆阻器可以存储多个比特的数据，提高存储密度。 * 低功耗：忆阻器的功耗很低，适合大规模集成和高速计算。 知识点5：忆阻器存算一体技术的应用 * 人工智能应用：基于忆阻器存算一体技术可以应用于人工智能、机器学习、自动驾驶等领域，满足AI应用对高速计算和大规模存储的需求。 * 高速计算：忆阻器存算一体技术可以实现高速计算，满足人工智能和机器学习等领域对计算速度的需求。 知识点6：忆阻器存算一体技术的挑战 * 物理定律限制：忆阻器存算一体技术受到物理定律的限制，需要继续研究和改进。 * 生产工艺挑战：忆阻器存算一体技术需要解决生产工艺的挑战，提高忆阻器的质量和可靠性。 知识点7：忆阻器存算一体技术的发展前景 *忆阻器存算一体技术有着广阔的发展前景，可以应用于更多的领域，满足更多的需求。 * 未来研究方向：忆阻器存算一体技术的未来研究方向包括提高忆阻器的性能、降低生产成本、提高可靠性等。

AI芯片知识与科普

六、保障措施 （一）加强组织实施 强化部门协同和上下联动，建立健全政府、企业、行业组织和产业联盟、智库等的 协同推进机制，加强在技术攻关、标准制定等方面的协调配合。加强部省合作，依 托国家新型工业化产业示范基地建设等工作，支持有条件的地区发挥自身资源优势， 培育一批人工智能领军企业，探索建设人工智能产业集聚区，促进人工智能产业突 破发展。面向重点行业和关键领域，推动人工智能标志性产品应用。建立人工智能 产业统计体系，关键产品与服务目录，加强跟踪研究和督促指导，确保重点工作有 序推进。 （二）加大支持力度 充分发挥工业转型升级（中国制造 2025）等现有资金以及重大项目等国家科技计 划（专项、基金）的引导作用，支持符合条件的人工智能标志性产品及基础软硬件 研发、应用试点示范、支撑平台建设等，鼓励地方财政对相关领域加大投入力度。 以重大需求和行业应用为牵引，搭建典型试验环境，建设产品可靠性和安全性验证 平台，组织协同攻关，支持人工智能关键应用技术研发及适配，支持创新产品设计、 系统集成和产业化。支持人工智能企业与金融机构加强对接合作，通过市场机制引 导多方资本参与产业发展。在首台（套）重大技术装备保险保费补偿政策中，探索 引入人工智能融合的技术装备、生产线等关键领域。 （三）鼓励创新创业 加快建设和不断完善智能网联汽车、智能语音、智能传感器、机器人等人工智能相 关领域的制造业创新中心，设立人工智能领域的重点实验室。支持企业、科研院所 与高校联合开展人工智能关键技术研发与产业化。鼓励开展人工智能创新创业和解

ChinaFabless45家国产AI芯片厂商调研分析报告共24页.pdf_文档整理可打印.zip

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云端训练：云端即数据中心，对神经网络而言，训练过程就是通过不断更新网络参数，使推断（或者 预测）误差最小化的过程。云端训练对芯片性能的要求很高，主要包括：（1）计算精度，必须支持具有较 长字长的浮点数或定点数；（2）不仅要具有强大的单芯片计算能力，还要具备很好的扩展性，可以通过多 芯片系统提供更强大的计算能力；（3）对内存数量、访问内存的带宽和内存管理方法的要求都非常高； 云端推断：推断过程是指直接将数据输入神经网络并评估结果的正向计算过程。相比训练芯片，推断 芯片考虑的因素更加综合：单位功耗算力，时延，成本等等。终端推断：对于终端推断任务，由于应用场景多种多样，芯片部署在各种设备中，如自动驾

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2022电子AI芯片行业研究报告.pdf

处理器及控制器为集成电路的重要组成部分，主要分为 MPU（Microprocessor，微处理器） 和 MCU（Microcontroller，微控制器），2019 年全球市场规模约 1,280 亿美元，占半导体行 业终端 4,100 亿美元销售额比重达到 31%。处理器芯片在电子产品中应用广泛，且主要分 为四类：  桌面 CPU+GPU：主要应用在台式机/笔记本中，2019 年全球市场规模约 380 亿美元；  服务器处理器芯片：主要应用于云服务器和数据中心，2019 年全球市场规模约 250 亿 美元；  移动端 SoC：主要应用于智能手机和基站等无线通信设备，2019 年全球市场规模约

FPGA在几种AI芯片中的性能比较