維科杯 · OFweek 2024（第九屆）人工智能行業(yè)年度評(píng)選（OFweek 9th AI Awards 2024）由高科技行業(yè)門(mén)戶舉辦數(shù)年，作為高科技產(chǎn)業(yè)的核心評(píng)選活動(dòng)，該評(píng)選是人工智能行業(yè)內(nèi)的一大品牌盛會(huì)，亦是高科技行業(yè)具有專業(yè)性、影響力的評(píng)選之一。

此次活動(dòng)旨在為人工智能行業(yè)的產(chǎn)品、技術(shù)和企業(yè)搭建品牌傳播展示平臺(tái)，并借助 OFweek 平臺(tái)資源及影響力，向行業(yè)用戶和市場(chǎng)推介創(chuàng)新產(chǎn)品與方案，鼓勵(lì)更多企業(yè)投入技術(shù)創(chuàng)新；同時(shí)為行業(yè)輸送更多創(chuàng)新產(chǎn)品、前沿技術(shù)，一同暢想人工智能行業(yè)的未來(lái)。

維科杯 · OFweek 2024（第九屆）人工智能行業(yè)年度評(píng)選（OFweek 9th AI Awards 2024）將于 2024 年 7 月 1 日 － 7 月 19 日進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)投票階段，頒獎(jiǎng)典禮將于 8 月 28 日在深圳舉辦。目前，活動(dòng)正處于火熱的企業(yè)申報(bào)階段，業(yè)內(nèi)企業(yè)積極響應(yīng)。

后摩智能正式參評(píng)維科杯·OFweek 2024人工智能行業(yè)優(yōu)秀創(chuàng)新力產(chǎn)品獎(jiǎng)

參評(píng)獎(jiǎng)項(xiàng)：維科杯·OFweek 2024人工智能行業(yè)優(yōu)秀創(chuàng)新力產(chǎn)品獎(jiǎng)

參評(píng)企業(yè)：后摩智能

參評(píng)產(chǎn)品：后摩鴻途®H30存算一體智駕芯片

產(chǎn)品介紹：

后摩鴻途®H30存算一體智駕芯片，基于存算一體創(chuàng)新架構(gòu)，提供256TOPS物理算力，可為智能駕駛，泛機(jī)器人等邊緣場(chǎng)景提供強(qiáng)大的計(jì)算核心。

產(chǎn)品特點(diǎn)：

●存算一體技術(shù)通過(guò)集成計(jì)算與存儲(chǔ)功能，能夠在單位能量?jī)?nèi)實(shí)現(xiàn)10到100倍的算力提升，極大提高了能效比。

●存算一體技術(shù)支撐了千TOPS及以上級(jí)別的高算力實(shí)現(xiàn)，這對(duì)于復(fù)雜的人工智能任務(wù)，如深度學(xué)習(xí)模型處理，是至關(guān)重要的進(jìn)步。

●在芯片的物理尺寸上，存算一體技術(shù)能夠使得單位面積內(nèi)的算力密度提升3倍以上。

●針對(duì)自動(dòng)駕駛等高安全需求領(lǐng)域，后摩智能的存算一體芯片設(shè)計(jì)中集成了多種可靠性檢測(cè)和修復(fù)機(jī)制，確保了芯片能夠達(dá)到嚴(yán)格的車規(guī)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，保證了在嚴(yán)苛環(huán)境下的穩(wěn)定運(yùn)行。

●后摩智能的存算一體技術(shù)通過(guò)這些技術(shù)亮點(diǎn)，不僅解決了傳統(tǒng)芯片設(shè)計(jì)中的“存儲(chǔ)墻”和“功耗墻”問(wèn)題，而且為高性能計(jì)算、尤其是在自動(dòng)駕駛等應(yīng)用場(chǎng)景中，提供了更為高效、可靠且強(qiáng)大的解決方案。

企業(yè)介紹：

后摩智能創(chuàng)立于2020年，是全球存算一體智駕芯片的先行者�；�于先進(jìn)的存算一體技術(shù)和存儲(chǔ)工藝，后摩智能致力于突破芯片的性能與功耗瓶頸，加速智能駕駛技術(shù)的普惠落地，其提供的大算力、高能效比芯片及解決方案，可應(yīng)用于智能駕駛、泛機(jī)器人等場(chǎng)景。

后摩智能旨在用顛覆性技術(shù)去打造極致芯片，滿足真正的人工智能時(shí)代極致效能的需求，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物智能。

參評(píng)理由：

過(guò)去二十年中，算力發(fā)展速度遠(yuǎn)超存儲(chǔ)，“存儲(chǔ)墻”成為加速學(xué)習(xí)時(shí)代下的一代挑戰(zhàn)，原因是在后摩爾時(shí)代，存儲(chǔ)帶寬制約了計(jì)算系統(tǒng)的有效帶寬，芯片算力增長(zhǎng)步履維艱。因此存算一體有望打破馮諾依曼架構(gòu)，顛覆性地將芯片的計(jì)算單元與存儲(chǔ)單元融合，能夠從根本上解決馮·諾伊曼架構(gòu)計(jì)算與存儲(chǔ)分離潛在的能效瓶頸，極其適用于大數(shù)據(jù)量大規(guī)模并行的應(yīng)用場(chǎng)景，是后摩時(shí)代下的必然選擇。存算一體優(yōu)勢(shì)顯著，被譽(yù)為AI芯片的“全能戰(zhàn)士”，具有高能耗、低成本、高算力等優(yōu)勢(shì)。

ChatGPT 加劇算力軍備賽，大模型參數(shù)呈現(xiàn)指數(shù)規(guī)模，引爆海量算力需求，模型計(jì)算量增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)超人工智能硬件算力增長(zhǎng)速度，同時(shí)也對(duì)數(shù)據(jù)傳輸速度提出了更高的要求。存算一體適用于從云至端各類計(jì)算，端側(cè)方面，人工智能更在意及時(shí)響應(yīng)，即“輸入”即“輸出”，目前存算一體已經(jīng)可以完成高精度計(jì)算；云端方面，隨著大模型的橫空出世，參數(shù)方面已經(jīng)達(dá)到上億級(jí)別，存算一體有望成為新一代算力因素；存算一體適用于人工智能各個(gè)場(chǎng)景，如穿戴設(shè)備、移動(dòng)終端、智能駕駛、數(shù)據(jù)中心等。業(yè)內(nèi)預(yù)測(cè)存算一體是下一代技術(shù)趨勢(shì)，并有望廣泛應(yīng)用于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)應(yīng)用、感存算一體，多模態(tài)的人工智能計(jì)算、類腦計(jì)算等場(chǎng)景。

相對(duì)于五十多年前CPU的誕生以及二十多年前GPU的誕生，當(dāng)前存算一體技術(shù)仍處于早期階段，未來(lái)依靠其更好的并行度、更好的能效比等特性，有望成為智能化時(shí)代的主流算力平臺(tái)之一，與現(xiàn)有的算力解決方案互為補(bǔ)充。伴隨架構(gòu)創(chuàng)新的巨大機(jī)遇和算力需求的變化，在存算一體領(lǐng)域有希望孕育下一個(gè)千億美元級(jí)的芯片巨頭。此外，相對(duì)于量子計(jì)算、光子芯片、非硅基芯片等前沿算力方案，受益于介質(zhì)等技術(shù)成熟，存算一體芯片更有希望在3－5年內(nèi)廣泛落地。

近年來(lái)全球有一批公司沿著存算一體的技術(shù)路徑前行。后摩智能是中國(guó)存算一體行業(yè)早期的踐行者之一。從2020年11月創(chuàng)立起，后摩智能就瞄準(zhǔn)未來(lái)萬(wàn)物智能時(shí)代，通過(guò)底層架構(gòu)創(chuàng)新，為行業(yè)提供極致效率的存算一體大算力AI芯片。

基于存算一體技術(shù)在算力、功耗等方面的突出優(yōu)勢(shì)，以及當(dāng)前以智能駕駛為代表的邊緣端場(chǎng)景對(duì)極致能效比和成本控制的顯著需求，后摩智能首款量產(chǎn)芯片選擇了智能駕駛場(chǎng)景作為落地切入口，成功打造出了量產(chǎn)級(jí)存算一體智駕芯片，以顛覆性技術(shù)帶來(lái)產(chǎn)品性能革新，這也是存算一體大算力AI芯片在國(guó)內(nèi)的首次工程化落地，實(shí)現(xiàn)了國(guó)內(nèi)存算一體大算力AI芯片從0到1的突破。

生成式AI與大模型的爆火，加劇了AI時(shí)代對(duì)高性價(jià)比算力的渴求，也進(jìn)一步催化了存算一體芯片的技術(shù)研發(fā)與商用進(jìn)程。2023后摩智能推出了H30芯片，開(kāi)啟了存算一體大算力芯片商用落地的新階段。

當(dāng)前中國(guó)存算一體芯片創(chuàng)新企業(yè)與海外創(chuàng)新企業(yè)屬于齊頭并進(jìn)階段，共同探索存算一體技術(shù)產(chǎn)業(yè)化落地及應(yīng)用場(chǎng)景，在AIoT時(shí)代巨大的應(yīng)用場(chǎng)景下，未來(lái)存算一體領(lǐng)域有望產(chǎn)生引領(lǐng)世界的創(chuàng)新企業(yè)。后摩智能作為存算一體技術(shù)商用落地的先行者，將以極致效能的存算一體芯片，助力算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，讓存算一體技術(shù)的商業(yè)應(yīng)用從1走向100。

歡迎投票

本屆 “OFweek 9th AI Awards 2024” 活動(dòng)將于 7 月 1 日進(jìn)入投票階段，請(qǐng)關(guān)注維科網(wǎng)人工智能相關(guān)評(píng)選新聞，屆時(shí)歡迎踴躍投票。

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