被称为神经网络的人工智能系统可以识别图像、翻译语言，甚至掌握古老的围棋游戏。但它们处理复杂的数据或变量之间关系的能力依然很有限，这使得它们还无法胜任需要逻辑推理的任务。 《自然》杂志发表的一篇论文中，谷歌独资子公司DeepMind宣布，该公司已经创造了一个具有外部存储器的神经网络，从而迈出了克服这个障碍的第一步。这个组合不仅允许神经网络进行学习，而且允许其使用存储器来存储和读取数据，从而可以像传统算法一样进行推断。这反过来又使它能够在没有任何先验知识的情况下解决逻辑难题，例如在伦敦地铁网中进行导航的问题。解
美国《IEEE科技纵览》杂志发表了Katherine Bourzac的一篇文章，称美国密歇根大学已研制出基于深度学习的物联网芯片。文章如下： 计算机科学家大卫·布劳（David Blaauw）从包里拿了一个小塑料盒。他小心翼翼地用指甲拿起里面的小黑点，放在酒店的咖啡桌上。这个只有1立方毫米大小的东西是世界上最小的计算机之一。我不得不小心地忍住咳嗽或喷嚏，以避免把它被吹走，掉进垃圾桶里。 布劳及同事都是美国电气和电子工程师协会（IEEE）高级会员、密歇根大学（University of Michigan）计算
三星电子公司在与哈佛大学的研究人员合著的一篇论文中介绍了一种对存储器芯片上的大脑进行逆向工程的新方法，该论文近日发表在了《自然•电子学》杂志上。 这篇论文题为《基于复制和粘贴大脑的神经形态电子》（Neuromorphic electronics based on copying and pasting the brain），由三星先进技术研究所研究员兼哈佛大学教授Ham Don-hee、哈佛大学教授Park Hong-kun、三星SDS首席执行官Hwang Sung-woo以及三星电子副会长金基南共同撰写
近些年随着大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的发展，使得持续积累了半个多世纪的人工智能产业，又一次迎来革命性的进步，人工智能的研究和应用进入全新的发展阶段。
摘 要：现代电子设备朝着智能化、轻量化 、便携化快速发展 ，但是智能大数据处理挑战与冯 · 诺依曼计算架构瓶颈成为 当前电子信息领域的关键矛盾之一;同时，器件尺寸微缩(摩尔定律失效)带来的功耗与可靠性问题进一步加剧了该矛盾 的快速恶化。近年来以数据为中心的新型计算架构 ，例如存算一体芯片技术 ，受到人们的广泛关注 ，尤其在端侧智能场景。但是 ，基于端侧设备在资源 、时延、成本、功耗等诸多因素的考虑 ，业界对存算一体芯片提出了苛刻的要求。因此， 存算一体介质与计算范式尤为重要。同时，器件—芯片—算法—应用跨层协同对存算一体芯片的产业化应用与生态构建非常关键。概述了端侧智能存算一体芯片的需求 、现状 、主流方向 、应用前景与挑战等。
8月23日，IBM研究实验室在《自然》期刊杂志上公布了其最新研究成果，研发出了一种全新的人工智能（AI）模拟芯片，能效可达传统数字计算机芯片的14倍，可大幅降低AI计算的功耗。
存储器（Memory）是现代信息技术中用于保存信息的记忆设备。在计算机的运算过程中，输入的原始数据、计算机程序、中间运行结果和最终运行结果都会保存在存储器里， 可以说存储器是现代信息技术发展的核心部件之一。
最近，IBM推出一款全新的14nm模拟AI芯片，效率达到了最领先GPU的14倍，可以让H100物有所值。
CPU的种类 cpu的内部集成了一些指令集，所有软件的运行都需要cpu中的这些指令集来完成。根据指令集的不同，cpu被分为两类：含有精简指令集的cpu和含有复杂指令集的cpu。 1.才有精简指令集的cpu 精简指令集＝Reduced Instruction Set Computing,RISC 采用精简指令集的cpu的指令较为精简，每条指令的执行时间很短，完成的操作也很单纯，指令的执行性能较好；但是如果要做一些复杂的操作，则需要多个指令来协同完成。 常见的精简指令集cpu有： a）
存储器： ROM（只读），Flash(NOR, NAND)，RAM（随机存取存储器）
【新智元导读】密歇根大学两位计算机科学家，在本月初于旧金山举行的IEEE国际固态电路会议（ISSCC）上，介绍了仅有毫米大小的微型计算机。不仅体积小，原型产品仅使用几纳瓦的功率就能在本地运行神经网络，其产品有望让物联网和其他智能设备更加智能。 PDF：https://reconfigdeeplearning.files.wordpress.com/2017/02/isscc2017-14-7visuals.pdf 计算机科学家David Blaauw从他的包里拿出一个小塑料盒。他小心翼翼地用手指甲拿起里面的
4月27日晚间，国产存储芯片厂商兆易创新发布2023年一季度财报，该季实现营收13.41亿元，同比减少39.85%；归属于上市公司股东的净利润1.5亿元，同比大跌78.13%；归属于上市公司股东的扣非净利润1.30亿元，同比也大跌80.14%。
各CPU共享相同的物理内存，每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的，因此SMP也被称为一致存储器访问结构(UMA：Uniform Memory Access)
普林斯顿结构 — 通用计算机 ARM7 — 冯 诺依曼结构 哈佛结构 — 单片机 ARM9 ARM10 ARM11
随着物联网设备的普及，物联网设备的安全问题也逐渐被“有心人”挖掘出来，如2017年9月，一位黑客通过分析ofo共享单车的固件，发掘了4种攻击方法，并控制了共享单车[1]；2017年10月，LIFX智能灯泡也被成功入侵，因为其固件中泄露了密钥相关的信息[2]；又如，ReCon BRX 2018会议上，来自美国东北大学的两位研究员逆向了小米物联网设备的内部固件，发现了整个小米生态存在的漏洞[3]。
毕竟，相较于ChatGPT流利的回答、丰富的趣味性，带来工作效率的提升，芯片、存储等硬件并不性感甚至略显枯燥。
IBM Storwize V7000 适用于中端市场，它通过内置的自动精简配置、Easy Tier 自动存储分层和存储虚拟化，满足了虚拟环境中性能和效率问题。新的 Storwize V7000 Unified 可以支持文件和块存储，并利用完全集成的管理功能来处理非结构化数据的大规模增长，而无需其他存储纵向结构。Storwize V7000 和 Storwize V7000 Unified 均可方便地向上扩展以适应虚拟且基于云的环境的快速变化需求，并且包含自动的由策略驱动的分层，以优化性能和成本，同时简化管理。 Storwize本是IBM最近收购的一个专攻主存储中实时数据压缩的公司名字，Storwize含有存储（stor）智慧（wize）的用意，用Storwize命名是因为IBM想利用Storwize这个品牌变成IBM一个新的存储系列，V7000的V代表虚拟化，V系列将是IBM的具有虚拟化技术的中端磁盘阵列的产品编号。V7000的得名是根据它的性能定义的：其“性能介于DS5000和DS8000之间”，因此才命名为V7000——取了一个中间的数字，且更为接近DS8000。
通过使用内存计算，EnCharge的定制插件硬件可以加速服务器和“网络边缘”机器中的AI应用。
分布式测控系统通常由多个子系统组成，他们之间协调工作，共同完成测控任务，分布式测控系统可缓解单机测控系统的负担。随着测控技术的日益发展和成熟，现代工程试验，尤其是大型军工试验中，需要测试、控制的项目种类越来越多，对各种测控项目的实时性、同步性和测控精度等都提出了更高的要求。
用 GPU 运行神经网络的方法近年来已经为人工智能领域带来了惊人的发展，然而两者的组合其实并不完美。IBM 研究人员希望专门为神经网络设计一种新芯片，使前者运行能够更快、更有效。
“2022 中国IC设计 Fabless 100 排行榜分为10大技术类别，分别是：AI芯片、MCU、电源管理(PMIC)、无线连接(Wireless)、模拟芯片(Analog)、处理器(Processor)、传感器(Sensor)、存储器(Memory)、功率器件(Power)，以及通信网络(Communication)。
导语：在过去的10-20年间，硬件技术取得了惊人的进步，但在高性能数据中心和高度受限的移动环境中却仍然不能“奢求”廉价的性能。很多人认为，硬件的下一个进步是将神经网络加速器添加到CPU + GPU集群中。然而，这可能会扼杀SoC的性能......
演讲嘉宾：谢源，UCSB教授，IEEE Fellow 【新智元导读】新智元AI WORLD 2017 世界人工智能大会，加州大学圣芭芭拉分校教授谢源发表了演讲《人工智能时代的计算机架构创新》。AI时代硬件领域犹如战国群雄争霸，没有一种芯片能完全通用，也没有一家公司能独霸市场。在这个激动人心的时代，硬件研发似乎有无限可能。从计算力的飞速提升促进人工智能第三次大爆发讲起，谢源回顾了计算力增长的两大因素——摩尔定律和硬件架构创新，并指出在摩尔定律放缓的当下，硬件架构创新对计算力的进一步提升将愈发重要。 结合目前几
选自Nextplatform 作者：Nicole Hemsoth 机器之心编译 参与：朱朝阳、侯韵楚、李亚洲、黄小天 作为思维锻炼，让我们将神经网络视为大量的图形，把 CPU 视为一个更高级命令处理器
超融合设备为构建云计算基础设施提供了低风险的选择。这些预集成系统包括商业化的服务器和多个驱动器，以及允许在计算集群上共享这些驱动器的必要软件。 对于硬件专业知识有限或IT人员不足的组织来说，超融合基础设施使用更加简单性，更为快速，但其价格有些高。尽管如此，许多私有云部署仍处于早期阶段，因此在超融合设备上的试点投资可能是使用这项技术的一个好办法。 为什么超融合对私有云部署具有意义？ 存储行业正在从传统的RAID阵列概念转向小型设备，12个驱动器就是2U服务器的标准。这也适合许多私有云的要求，因为这个盒子尺
来源：内容由「网络交换FPGA」编译自「eejournal」，作者：Kevin Morris，谢谢。
为解决各种问题，人们发明了不计其数的机器。嵌入式设备种类繁多，从嵌入火星漫游机器人的计算机到为操纵核潜艇导航系统的系统，不一而足。
深度学习领域仍在不断发展，特别地，专家们认识到如果芯片能够使用低精度的计算方式得出近似答案，神经网络就可以用很少的资源完成大量的计算。这在移动设备和其他功率受限的设备中尤其有用。但对某些任务，尤其是训练神经网络去完成某些事情的任务来说，精确性仍然是必需的。IBM最近在IEEE VLSI 研讨会上展示了其最新的解决方案（目前仍然是原型）：一款在上述两方面都有良好表现的芯片。
2）CPU缓存（CPU缓存位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。）
特斯拉渴望成为世界领先的人工智能公司之一。迄今为止，他们还没有部署最先进的自动驾驶系统，这项荣誉适用于Alphabet的Waymo。此外，特斯拉在生成式人工智能世界中也不见踪影。话虽如此，由于数据收集优势、专业计算、创新文化和领先的人工智能研究人员，特斯拉有可能在自动驾驶汽车和机器人领域实现跨越。
选自mspoweruser 机器之心编译 参与：刘晓坤 今天，英特尔联合Facebook设计并发布了新的专为深度学习设计的系列处理器Intel Nervana NNP，拥有新的存储器架构，更高的可扩展性、数值并行化，并且英特尔有将深度学习性能提升100倍的野心。 英伟达最近几年在新型神经网络领域中独领风骚，甚至还为自动驾驶汽车发布了专用的芯片组，但是英特尔并不准备让这个生产 GPU 的公司独占鳌头。 英特尔 CEO Brian Krzanich 在今天的华尔街日报的 D.Live event 栏目中宣布，英
今日数字 1、30余家——中国广播电视网络有限公司、北京歌华有线电视网络股份有限公司拟联合全国三十余家省市有线电视网络公司，共同成立“中国广电大数据联盟”。 2、55亿—— 英特尔将投资55亿美元升级大连工厂 3、88%——微软当地时间周四发布第一财季财报，微软商业云计算业务营收增长88%。 4、15部门——公安部等15部门将从即日起至明年3月开展专项行动清理整顿危爆品寄递物流。快递包裹即日起开始要实名登记 5、3000万——李彦宏将个人捐赠3000万元，支持百度与北京协和医学院共同发起的针对食管癌基因检测
计算机（computer）俗称电脑，是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。
存内计算技术是一种新型的计算架构，它将存储器和计算单元融合在一起，以实现高效的数据处理。存内计算技术的优势在于能够消除数据搬运的延迟和功耗，从而提高计算效率和能效比。目前，存内计算技术正处于从学术到工业产品落地的关键时期，随着技术的不断进步和应用场景的不断催生，预计存内计算技术将成为AI计算领域的主要架构。
1946年2月15日，世界上第一台电子数字计算机在美国宾夕法尼亚大学问世，这台电子计算机叫“ENIAC 计算机的五代变化。其内存：水银延迟线（Mercury Delay Line）存储装置——二战期间为军用雷达开发的一种存储装置作为内存，脉冲信号从管子一端进入，转换成超声波，960ms后超声波到达管子的另一端，然后再转换成电信号输出。
独立编址，统一编址： I/O地址空间与内存地址空间编址方式是否统一？例如51为统一编址，I/O和存储器总计64K地址空间；X86为独立编址，分为I/O地址空间和存储器地址空间。 IO空间，内存空间
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 http://home.eeworld.com.cn/my/space.php?uid=170289&do=blog&id=31215 FPGA与CPL
前面Linux专题中关于Linux下系统编程总结了17篇博文，主要是为了提高Linux下的C编程应用能力，熟悉Linux编程应用环境，从此篇博文起开始Linux驱动的总结，后面计划加一些综合实践项目练习。
时至今日，不管从国际形势还是国家对于“中国芯”的扶持，“国产化”这一话题越来越要付出实践，对于FPGA这一“万能芯”也是很多企业会优先考虑的。
FPGA可能没有像一些人预期的那样在深度学习训练空间中占据一席之地，但AI推理的低功耗，高频率需求非常适合可重编程硬件的曲线。
IBM Storwize V7000 适用于中端市场，它通过内置的自动精简配置、Easy Tier 自动存储分层和存储虚拟化，满足了虚拟环境中性能和效率问题。新的 Storwize V7000 Unified 可以支持文件和块存储，并利用完全集成的管理功能来处理非结构化数据的大规模增长，而无需其他存储纵向结构。Storwize V7000 和 Storwize V7000 Unified 均可方便地向上扩展以适应虚拟且基于云的环境的快速变化需求，并且包含自动的由策略驱动的分层，以优化性能和成本，同时简化管理。
目前我国正在实施东数西算战略。在算力发展这个话题下，我谈一些对数据中心“数学”与“算术”的思考。这里的“数学”是指数据的科学，“算术”指的是算力的技术。
今日，据路透社报道，英特尔已同意以90亿美元的全现金交易方式将其NAND存储器芯片业务出售给韩国SK海力士（SK Hynix），这一交易将推动这家韩国芯片制造商在全球排名中升至第二位。
我们常见的X86架构是冯·诺依曼结构，而ARM架构是哈佛结构。一个广泛用于桌面端（台式/笔记本/服务器/工作站等），一个雄踞移动领域，我们的手持设备（平板\手机用的大多就是他了）。
近年来，云计算、大数据、人工智能、物联网等信息技术与产业快速发展，信息技术与传统产业的融合也不断加深，快速发展的数字经济已经成为我国产业转型升级和经济高质量发展的重要驱动因素。数据是数字经济的重要基础组成，信息技术也围绕数据的生产、加工、应用而展开。当前，企业和用户无时无刻都在产生大量的数据，数据中心等信息基础设施也在实时地存储和计算各类数据，网上购物、电子支付、工业互联网等数据应用场景更是随处可见。据IDC 预测，到 2025 年全球数据量将达到 163ZB，相当于 2016 年 16.1ZB 数据量的十倍。当前，数据的快速、高效、安全存储已经成为业界关注的焦点。
AiTechYun 编辑：nanan 几周前，ARM宣布推出第一批专用机器学习(ML)硬件。在“Project Trillium”项目中，该公司为智能手机等产品推出了专用的ML处理器，以及专门为加速对
第一次发生在2012年10月，卷积神经网络（CNN）算法凭借比人眼识别更低的错误率，打开了计算机视觉的应用盛世。
目前来看，FPGA可能没有像一些人预期的那样在深度学习的训练空间中占据一席之地，但AI推理的低功耗、高频率需求非常适合可重复编程硬件的性能曲线。
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