中国芯片成果，中国芯片消息

由于芯片的去中心化架构和任意路由拓扑，天机芯片平台可以实现所有神经网络模型的并行运行，并实现多个模型之间的无缝通信，让自行车能够顺利完成这些任务。纳米及以下技术需要EUV光刻机，而光刻机龙头ASML尚未允许向中国出售EUV光刻机，这严重影响了中国芯片产业的发展。

如图3e所示，具有树突中继的混合神经网络可以突破传统神经形态芯片的扇入/扇出限制，避免SNN网络的精度损失（11.5%）。这使得Rivulet 成为机器人计算能力需求和硬件实现之间的桥梁。它通过静态数据的分布和动态数据的流化来抽象神经网络任务的执行，并使用时间和空间切片来实现每个活动。具有可配置混合同步和异步分组的弹性资源分配。

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此次，清华大学团队在前期工作的基础上开发出了TianjicX芯片，支持计算资源的自适应分配和各任务的执行时间调度，解决了当前移动智能机器人计算硬件开发中的难题。通过高位宽并行读写访问接口，整个芯片在400MHz下可拥有高达5.12TB/s的内存访问带宽。由于优化了片上存储器利用率，单位面积的计算能力高达0.2 TOPS/mm2。

天机芯片采用众核架构、可重构的功能核心模块和混合编码方案的准数据流控制模式。它不仅可以适应基于计算机科学的机器学习算法，还可以轻松实现神经计算模型以及受大脑原理启发的各类神经计算模型。编码方案。第三，我们希望这个系统对我们的处理芯片有功耗和实时性的要求，这样才能体现出我们专用芯片的优势。

武汉理工大学麦立强教授和颜梦宇研究员团队提出了调制材料费米能级结构使储能芯片性能翻倍的新思路。通过设计和构建场效应储能芯片，他们实现了电化学条件下的材料费米表面。梯度的原位调节和性能改进。图片来源：清华大学类脑芯片天机芯X登上《Science》封面，机器人版猫和老鼠上演——机器人大讲堂。清华灵犀PK中科院寒武纪，未来谁能取代英伟达成为全球领先的AI芯片公司？

糖厂推出彩色转接线，为生活注入数字多巴胺。谷歌历史上最强大的模型Gemini真的能“碾压”GPT-4吗？该芯片上的FCore 以二维2D 网格排列，如图2e 和2f 所示。天机芯片既可以支持基于计算机科学的机器学习算法，也可以支持基于神经科学的生物模型，并且可以自由集成各种神经网络和混合编码方案，实现包括SNN和ANN在内的多种网络之间的无缝通信。

《芯片》杂志创刊于2021年，由上海交通大学和爱思唯尔集团联合出版。