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Deepseek等大模型的火爆，其背后的算力需求成指数级增长，如GPT-4的算力达到数万亿级，传统的冯诺伊曼数据来回搬运形成功耗墙以及存储墙，能效比低，存内计算架构的出现，在存储器内完成计算的形式，延迟降低90%，能效较之传统架构提升数10倍，成为AI智能时代变革的重要力量。在此背景下，知存科技联动复旦大学，邀请华东地区高校教授以及知存企业精英共同打造存内计算系列课程，与国内知名开发者社区梦幻联动，面向高校学生与国内外开发者，助力人才成长，推动技术进步。
课程主体版块
本系列课程以“从电路架构到存储工艺：存内计算全栈技术突破”为核心脉络，系统性解析存内计算领域的前沿进展与落地实践。课程由权威专家领衔，深度融合学术创新与产业需求，覆盖电路设计、架构优化、软硬件协同、存储介质革新及先进工艺集成五大模块，致力于为开发者、AI科技爱好者与行业工程师构建“理论-器件-系统-应用”的全景知识体系。
存内计算电路设计
存内计算的架构设计方案详解与应用
存内计算的软硬件协同设计
存内计算传统与新型存储介质
存内计算芯片工艺制程
课程特色
l 前瞻性与实用性并重：涵盖大模型推理、自动驾驶、边缘AI、类脑芯片等热点场景，直击行业痛点；
l 跨学科深度融通：贯通材料介质、电路设计、体系架构与算法生态，构建系统性认知；
l 产学研案例驱动：结合知存科技行业前沿企业芯片原型、学术顶会（ISSCC/VLSI/DAC）突破性论文，解析技术落地路径；
购买须知：
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