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沙龙 已结束

“'芯'动AI·端启未来”——AI端侧应用沙龙在张江之尚成功举行!

8月27日日期 09:00
沙龙类型
免费票价
全国线上城市
已结束状态
📄 有存档原文
🗓 时间08-27 周四 09:00
📍 地点全国线上 · 线上
🏫 主办方复芯号
💴 票价免费
📌 状态已结束

活动概览

AI端侧应用沙龙在张江之尚成功举行

👥 适合AI端侧领域产业链上下游企业及行业专家
👨‍🏫 嘉宾李占猛、许薇、陈智林、娄方超
🎯 亮点 / 收获
  • 多位嘉宾讨论端侧AI的PMF探索、3D堆叠工艺成熟度等
  • AI工具对芯片研发与团队组织方式的重塑
  • 推动材料、器件、架构、产品与资本判断的协同闭环
ℹ️

活动信息依据公开来源整理,以主办方最新公告为准。如时间、地点、票价有变动,平台会更新并保留变更记录。报名前请通过原始来源核对。

活动详情

2026年8月27日,“芯”动AI 端启未来,AI端侧应用沙龙在张江之尚顺利举行。本次活动由复旦大学微电子学院指导,复旦大学校友总会集成电路行业分会与兴业银行浦东区域行联合主办,承办单位为InSemi与芯湃资本。邀请了来自AI端侧领域的40余家产业链上下游企业及行业专家参与交流,本次会议聚焦“端侧芯片”与“端侧AI”的未来发展路径与方向,强调在大模型已证明AI可规模化落地的背景下,关键挑战在于如何通过高效架构、数据通路和系统底座,将算力有效送达终端,并转化为实际产品。
湃芯资本创始人李占猛校友担任本次活动的主持。
复旦大学微电子学院副院长许薇欢迎到场校友与嘉宾,强调AI已从设计、制造到材料环节全面渗透芯片产业链,正在重塑高校教学与科研方式,AI赋能集成电路人才培养是目前高校在探讨的新模式。“端侧AI”是重塑算力、存储与能效比的核心战场,是学校与企业能高效对接的研究方向。
01
主题分享
面向生成式AI时代的高效DSA计算平台(志算科技)
志算科技的专家分享,传统GPU架构在面向端侧AI推理场景时,逐渐暴露出功耗偏高、灵活性过剩、数据搬运频繁等问题,而"DSA+存算一体+3D堆叠"方案则有望通过把存储与计算在物理层靠近、降低数据搬运开销、提升带宽密度与能效比,成为面向下一代端侧AI推理芯片的重要路线之一。同时,业内对于GPU、DSA、LPU、存算一体、3D堆叠、类脑架构等多条技术路径仍在并行探索,未来几年将是从IP验证逐步走向规模量产的关键阶段。
重构计算与数据移动(超智先进计算)
超智先进计算的专家分享,传统GPU与DSA架构在面向稀疏、不规则、动态数据处理场景时,逐渐暴露出并行度受限、内存墙突出、能效比偏低等问题,而"分布式异构类脑架构"方案则能够高效处理稀疏计算,成为面向下一代类脑计算与AI推理芯片的重要路线之一。
AI训练集群的稳定高效系统底座(沨呵智慧)
陈智林校友分享,传统单一GPU集群管理方案在面向万卡级AI智算中心场景时,逐渐暴露出训练稳定性差、算力利用率低等工程化难题,而"集群操作系统+高性能存储"中间层方案则有望通过万卡级调度优化,成为面向下一代AI算力基础设施的重要路线之一。与此同时,业内对于芯片、服务器、操作系统、调度平台、模型服务等多元基础设施栈仍在同步完善,未来几年将是从早期试点逐步走向规模落地的关键阶段。
基于SRAM存内计算技术的高能效AI大语言模型处理器(晶山微电子(上海))
娄方超校友分享,传统冯·诺依曼架构在LLM推理负载下,逐渐暴露出内存墙制约、访存能耗高、算力利用率受限等问题,而存算一体方案则有望通过将存储与计算在芯片级融合、突破内存墙、把人效提升约一个数量级,成为面向下一代大模型推理芯片的重要演进方向。另一边,行业内DSA、LPU、3D堆叠、类脑等多种架构同样在加速迭代,未来几年将是从单点流片逐步走向规模商用的关键阶段。
02
闭门研讨会——AI端侧应用
与会嘉宾围绕端侧AI的PMF探索、3D堆叠的工艺成熟度、芯片设计流程被AI重构的节奏,以及创业团队画像与时代红利等问题展开了充分讨论。多位嘉宾认为AI工具对芯片研发与团队组织方式的重塑已经开始加速,也在推动材料、器件、架构、产品与资本判断之间形成更紧密的协同闭环。
从云端智能到终端智能,一场围绕计算架构的数据、存储和算力革命正在开启。复旦大学校友总会集成电路行业分会将同校友们一起密切关注行业动态,打造合作共赢的新生态!
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