存内计算加速大模型

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随着人工智能技术的持续发展，神经网络的参数数量已经从Alexnet的6000万个增长到OpenAI GPT-3的1750亿个，人工智能已进入大模型时代。ChatGPT、GLM-4、Claude3等大模型不断涌现，本文将详细介绍智谱AI所推出的GLM-4大模型，分析其背景、性能、应用等。

智谱AI推出GLM-4，性能逼近ChatGPT-4

多模态模型，是指具备理解来自不同模态（如视觉、自然语言、语音等）的混合信号能力的神经网络模型，是当今人工智能模型发展的重要方向之一。本文将要介绍的文献题目为《16.1 MulTCIM: A 28nm 2.24μJ/Token Attention-Token-Bit Hybrid Sparse Digital CIM-Based Accelerator for Multimodal Transformers》，作者是来自清华大学集成电路学院和香港科技大学电子与计算机学院（Department of Electronic and Computer Engineering）的涂锋斌博士，提出了一种数字存算一体核心设计，可以支持多模态Transformer模型的计算。

ISSCC 2023 16.1 MulTCIM详解-存内计算在多模态领域的应用前沿论文

阿里被曝2024年面向AIGC的第二次大手笔投资来了——加注大模型赛道独角兽Minimax，领投至少6亿美元。

国产五大模型之一MiniMax 使用国内首个MOE架构

多模态大语言模型（MLLM）是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。MLLM令人惊讶的新兴能力，如基于图像写故事和无OCR的数学推理，在传统方法中是罕见的，这表明了一条通往人工通用智能的潜在道路。在本文中，追踪多模态大模型最新热点，讨论多模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。

腾讯发表多模态综述，什么是多模态大模型

人工智能技术的迅速发展使人工智能芯片成为备受关注的关键组成部分。在人工智能的构建中，算力是三个支柱之一，包括数据、算法和算力。目前，人工智能芯片的发展主要集中在两个方向：一方面是采用传统计算架构的AI加速器/计算卡，以GPU、FPGA和ASIC为代表；另一方面则是采用颠覆性的冯诺依曼架构，以存算一体芯片为代表。

存内计算技术大幅机器学习算法的性能

随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经成为了推动各行各业进步的关键力量。从自然语言处理到图像识别，再到复杂的数据分析，大模型以其卓越的性能和广泛的应用前景，正逐渐成为AI领域的焦点。然而，大模型的高效运行离不开强大的算力支持，而存算架构的优化则是提升算力的关键所在。本文将探讨现有大模型对算力的需求以及RRAM架构优化如何为大模型的算力提升提供动力，为开发者提供一些实用的指导。

存算架构优化：为大模型算力提升铺平道路

本文为大模型&存内计算融合专题的首篇文章，我们将以这篇名为《REM-CiM: Attentional RGB-Event Fusion Multi-modal Analog CiM for Area/Energy-efficient Edge Object Detection during both Day and Night》为例[1]，探讨其在文中提到的多模态大模型与存内计算技术的融合等信息。

REM-CiM的RGB-事件融合多模态类比计算内存(CiM)技术

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