《种树郭橐驼传》注释:忧之太勤
《种树郭橐驼传》注释:忧之太勤
【时事资料】
将数据存储和计算相融合的存内计算技术是解决这一困境的重要途径,它将成为突破AI算力瓶颈的关键抓手之一。传统架构的优势是其相对成熟的工具链和可靠的设计流程,因此实现存内计算技术在AI芯片上的广泛应用还必须进一步着眼于发展包括算法框架、编译器、仿真器、电路设计与器件模型在内的整套技术体系。模块化降低芯片设计门槛。◎清华大学长聘教授尹首一:当前集成电路技术和产业正处在关键变革窗口期:一方面,摩尔定律经过五十余年高速发展后不可避免地遭遇物理极限,制造工艺迭代愈发缓慢;另一方面,云计算、物联网和人工智能催生出大量碎片化、定制化应用需求。传统集成电路设计产业模式以追求“量大面广”为目标,未来“小步试错、快速迭代”将成为重要趋势。开源IP核、Chisel语言以及芯粒(Chiplet)技术在不同层次上成为实现芯片敏捷开发的使能技术。开源IP核降低了芯片设计的进入门槛,Chisel语言提高了硬件抽象层次,而芯粒则为系统级芯片设计提供了崭新途径。尤其是未来随着异质集成、三维集成等技术的成熟,摩尔定律将在全新维度上得以延续。◎中科院计算所研究员包云岗:纵观处理器设计方法发展历程,正是一个将处理器芯片设计不断模块化、解耦化的过程。每一次设计方法的变革都大幅提升设计效率,不仅降低芯片设计门槛,同时也孕育出新的世界领军企业。例如,1980年的无晶圆厂(Fabless)模式是将设计与制造解耦,降低了设计门槛,从而孕育出nVidia、Xilinx等企业;“IP核+SoC集成”模式是对芯片设计阶段的进一步解耦,孕育出ARM、高通等一批世界级企业。
部分资料来源:网络。内容仅供学习参考,不代表本网立场,非常感谢作者的辛勤写作,如有侵犯版权敬请告知,我们将及时删除。
编辑推荐:
温馨提示:因考试政策、内容不断变化与调整,长理培训网站提供的以上信息仅供参考,如有异议,请考生以权威部门公布的内容为准! (责任编辑:长理培训)
点击加载更多评论>>