为什么现在的电脑对AI来说太慢了？
自动驾驶、救灾无人机等高风险实时 AI 任务算力需求巨大，传统计算机受 “存储墙” 制约，算力与能耗难以平衡。文章剖析传统硬件瓶颈，借鉴人脑神经元特性，介绍存算一体、神经形态芯片等仿生硬件方案，为高效 AI 计算指明方向。 人工智能曾经在科幻电影中，负责给宇宙飞船导航，操纵火箭着陆。如今，它早就不是什么新鲜事，而是润物细无声地渗透到我们的日常生活中。你听歌、看视频，它给你推荐；你出国旅行，它帮你
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# 存储墙
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AI下沉端侧，如何破解“存储墙”难题？
当AI从云端向边缘和终端设备迁移，一场以“端侧AI”(Edge AI)为核心的技术应用革命正悄然到来。 在这场变革中，我们必须思考的是，数十亿乃至数百亿台终端设备的未来发展方向——特别是打破它们依赖云端连接才能运行AI任务的固有模式。这些设备必须成为真正具备AI能力的端侧系统，能够以更高效率执行端侧推理，其计算能力以每瓦特所能达到的万亿次运算次数(TOPS/W)来衡量。 与AI数据中心不同，对于端