存储芯片，是嵌入式系统芯片的概念在存储行业的具体应用。因此，无论是系统芯片还是存储芯片，都是通过在单一芯片中嵌入软件，实现多功能和高性能，以及对多种协议、多种硬件和不同应用的支持。

电池储能系统是一种存储电能的技术。该系统使用几个电池来储存电力。电池充电，然后根据需要释放。电池存储是可再生能源生产商越来越普遍的选择。事实上，许多具有前瞻性的企业已经采用了电池储能系统。如果您有兴趣了解更多关于电池储能系统的信息，请继续阅读。

Micron Technology Inc.（美光科技股份有限公司）近日宣布为其 7450 NVMe SSD 推出符合“开放计算项目数据中心 NVMe SSD 2.0” （OCP SSD 2.0）规范的全新固件 。

从去年第三季度开始，半导体产业连濒临供应链断裂与缺货的问题，需求持续增加，这同样影响到了存储市场。存储器是半导体行业的支柱型产业，约占整个半导体行业市值的27%，同时由于疫情控制较早，中国市场对于存储器需求非常强劲，如eMMC增长速度更是超过市场平均水平，全年出货量超过160亿左右，约占全球38%左右。

电容器是众多电子元器件中最为常见的一种产品，其应用的范围非常之广。在国内外也有许多大厂商做的非常好，例如像三星，TDK等等品牌。接下来就给大家科普一下电容器的来源和发展。

近几年来，各行业纷纷跨界加入造车行列，不说传了多年要造车的国外手机巨头、出资纯电动汽车的科技互联网大厂，国内的科技企业也在跃跃欲试，比如阿里巴巴、华为、百度、小米和滴滴出行。

1.1 AI芯片定义 广义上所有面向AI应用的芯片都可以称为AI芯片。目前一般认为是针对AI算法做了特殊加速设计的芯片。现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其他浅层机器学习算法［7-8］。 1.2 AI芯片功能 （1）训练。对大量的数据在平台上进行学习，并形成具备特定功能的神经网络模型。对AI芯片有高算力、高容量和访问速率、高传输速率、通用性的要求。 （2）推理。利用已经训练好的模型通过计算对输入的数据得到各种结论。对于 AI芯片主要注重算力功耗比、时延、价格成本的综合能力。实验证明低精度运算（如float16，int8）可达到几乎和float32同等的推理效果，所以AI推理芯片有低精度算力的要求。 1.3 技术架构 表1列出了AI芯片的几种技术架构，并对其优缺点进行比较。 36f59b36-a92a-11eb-9728-12bb97331649.png 表1.AI芯片技术架构 2. AI芯片应用场景 2.1 数据中心（IDC） 用于云端训练和推理，目前大多数的训练工作都在云端完成［9］。移动互联网的视频内容审核、个性化推荐等都是典型的云端推理应用。Nvidia GPU在训练方面一家独大，在推理方面也保持领军位置。FPGA和ASIC因为低功耗、低成本的优势，在持续抢夺GPU的市场的份额。 云端主要的代表芯片有Nvidia-TESLA V100、华为昇腾910、Nvidia-TESLA T4、寒武纪MLU270等。 2.2 移动终端 主要用于移动端的推理，解决云端推理因网络延迟带来的用户体验等问题。典型应用如视频特效、语音助手等。通过在手机系统芯片（system onchip，SoC）中加入增加协处理器或专用加速单元来实现。受制于手机电量，对芯片的功耗有严格的限制。代表芯片有Apple A12 Neural Engine（加速引擎）和华为麒麟990。 2.3 安防 目前最为明确的AI芯片应用场景，主要任务是视频结构化。摄像头终端加入AI芯片，可以实现实时响应、降低带宽压力。也可以将推理功能集成在边缘的服务器级产品中。AI芯片要有视频处理和解码能力。主要考虑的是可处理的视频路数以及单路视频结构化的成本［10］。代表芯片有华为Hi3559-AV100和比特大陆BM1684等。 2.4 自动驾驶 AI芯片作为无人车的大脑，需要对汽车上大量传感器产生的数据做实时处理［11］，对芯片的算力、功耗、可靠性都有非常高的要求，同时芯片需要满足车规标准，因此设计的难度较大［12］。面向自动驾驶的芯片目前主要有Nvidia Orin、Xavier和Tesla的FSD等。 2.5 智能家居 在AI+IoT时代，智能家居中的每个设备都需要具备一定的感知、推断以及决策功能。为了得到更好的智能语音交互用户体验，语音AI芯片进入了端侧市场。语音AI芯片相对来说设计难度低，开发周期短。代表芯片有思必驰TH1520和云知声雨燕UniOne等。 3. AI芯片关键技术和基准测试平台 3.1 关键技术和挑战 （1）AI芯片当前的核心是利用乘加计算（multiplier and accumulation，MAC）阵列来实现卷积神经网络中最主要的卷积运算的加速。MAC阵列的大量运算，会造成功耗的增加。很多AI应用的场景对于功耗都有严格的限制，如何达到优异的性能功耗比是AI芯片研发的一个重要目标。 （2）深度学习算法中参与计算的数据和模型参数很多，数据量庞大，导致内存带宽成为了整个系统的一个瓶颈“，Memory Wall”也是需要优化和突破的主要问题［13］。 （3）除了芯片本身硬件的设计以外，软件对于AI芯片性能的发挥也有着十分重要的作用，编译器和工具链软件的优化能力、易用性现在也得到越来越多的重视。 3.2 基准测试平台 基准测试平台（Benchmark）为AI芯片建立了标准的评估体系，主要职责和意义有： （1）基于调研和集群信息收集，真实反映AI芯片的使用情况。（2）引入评估和选型标准。（3）对AI芯片的架构定义和优化指引方向。基准测试平台的评估指标包括延时（ms）、吞吐量（ims/s）、能效比（ims/s/W）、利用率（ims/s/T）等。主要的基准测试台有MLPerf、DawnBench（Stanford）、DeepBench（百度）、AI Matrix（阿里巴巴）。 4. AI芯片未来趋势和探索 4.1 神经形态芯片 神经形态芯片是指颠覆经典的冯·诺依曼计算架构，采用电子技术模拟已经被证明了的生物脑的运作规则，从而构建类似于生物脑的芯片［14］。 神经形态芯片的优点： （1）计算和存储融合，突破Memory Wall瓶颈。 （2）去中心化的众核架构，强大的细粒度互联能力。 （3）更好的在线学习能力。清华大学、Intel、IBM等学校和企业都在做此方面的研究工作。 4.2 可重构计算芯片 可重构计算芯片也叫做软件定义芯片［6］，主要针对目前AI芯片存在的以下问题和任务需求： （1）高效性和灵活性难以平衡。 （2）复杂的AI任务需要不同类型AI算法任务的组合。 （3）不同任务需要的计算精度不同。可重构计算芯片的设计思想在于软硬件可编程，允许硬件架构和功能随软件变化而变化，从而可以兼顾灵活性和实现超高的能效比。 5. 云端和边缘侧AI芯片和应用 5.1 云端和边缘侧AI芯片 本研究团队从2017年开始研发AI芯片，并在当年发售了第一代云端专用AI芯片 BM1680。在2019年发布了第三代AI芯片BM1684。BM1684采用TSMC-12 nm工艺，有17.6Tops的int8和2.2Tflops的float32算力，典型功耗为16W，可以支持32路1080P的高清视频解码。基于BM1684芯片，研发了深度学习加速板卡SC5（如图1所示）、高密度计算服务器SA5、边缘计算盒子SE5、边缘计算模组SM5等面向各种不同人工智能应用的产品。 373bb846-a92a-11eb-9728-12bb97331649.png 图1.深度学习加速板卡SC5 5.2 研发产品的应用 本团队的AI产品已经在云端和边缘侧的多种应用场景下落地使用，包括智慧园区（如图2所示）、城市大脑（如图3所示）、视频结构化、人脸布控、智能支付等。 374f33f8-a92a-11eb-9728-12bb97331649.png 图2.智慧园区解决方案 375de664-a92a-11eb-9728-12bb97331649.png 图3.城市大脑应用 6. 结论 AI芯片行业尚处于起步阶段，已经有越来越多的项目开始落地和商业化，它的快速发展有助于推动整个人工智能产业的进展。本文对AI芯片的现状和未来可能的技术方向做了调研和分析，希望可以帮助读者更好地了解AI芯片行业，AI 芯片拥有巨大的产业价值和战略地位，相信中国的科研机构和企业会努力抓住机遇，让中国的人工智能产业蓬勃发展。

设备的设计越来越多地采用片上嵌入式内存容量有限的微控制器，或者干脆完全避开闪存。原因之一是，尽管可以嵌入所需的任意大小容量的内存，但是为了实现更高性能而逐渐缩小尺寸这个自然趋势使得内置或扩展嵌入式内存的成本过高。