得一微荣获AI创新奖,以存力芯片驱动产业智能进化
12月20日,由半导体投资联盟和集成电路投资创新联盟主办、ICT知识产权发展联盟协办、爱集微承办的“2026半导体投资年会暨IC风云榜颁奖典礼”在上海前滩华尔道夫酒店圆满举行。
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新! 👉 点此立即查看 👈
得一微电子(YEESTOR)凭借其创新的AI-MemoryX显存扩展技术,荣获“年度AI优秀创新奖”。该奖项旨在表彰本年度在技术原创性与市场竞争力方面表现突出,特别是在填补国内空白或实现关键技术替代方面取得显著成效的AI产品。此次获奖,是业界对得一微电子持续创新和技术引领能力的高度认可,其AI存力技术发展路径正成为推动产业智能进化的重要力量。


AI-MemoryX显存扩展技术,赋能AI智能普惠
得一微电子AI-MemoryX技术的核心突破在于,以系统级创新破解了大模型训练与微调中的显存容量瓶颈。该技术将单机可用显存容量从传统显卡的几十GB量级,显著提升至10TB级别。这一突破大幅降低了对昂贵高速显存(如HBM)的依赖,使更多企业、科研机构及独立开发者都能以更经济的成本,高效开展大模型训练与微调。
通过打破显存资源的成本与规模壁垒,AI-MemoryX技术正加速在政务、医疗、教育、办公等多个关键领域的落地与普及,更广泛地赋能千行百业实现智能化升级。
AI存力芯片设计,推动产业智能进化
AI-MemoryX技术是得一微电子“AI存力芯片”技术路径下的率先实践。公司以“AI存力芯片设计,重构计算范式”为使命,通过存储控制、存算互联与存算一体三大技术支柱,致力于让每比特数据创造更多智能。
目前,得一微电子已构建覆盖AI+手机、AI+PC、AIoT、AI汽车及AI+Infra基础设施五大终端领域的完整产品矩阵,为智慧终端、智能汽车及智算中心提供全场景AI存力解决方案。通过系统级的存力提升,得一微电子助力各行业构建更具韧性、效率与自主性的存力基座,从容应对智能化转型中日益增长的数据密集型挑战。
展望未来,随着AI与实体经济加速融合,得一微电子将持续深化AI存力芯片的技术创新,并与产业链生态伙伴紧密协作,共同推动存算架构演进与融合,携手迈向更高效、普惠、可持续的智能未来。
相关攻略
成都华微发布128GSPS超高速ADC芯片,输入带宽达37GHz,支持Ka波段射频直采,适用于OCS光学通信系统。该芯片及公司高速ADC产品线可简化800G 1 6T光模块架构,提升性能与可靠性,为下一代设计提供新思路。目前技术已取得关键进展,但大规模商业化仍需通过客户验证与生态构建,对当前经营影响有限。
理想汽车创始人李想透露,公司正布局面向家庭的算力产品,旨在通过下一代芯片为家庭提供本地化大模型算力。他设想用户以较低成本部署设备,支持百亿参数模型运行,未来驱动各类智能设备。此外,李想建议企业慎用裁员,因AI时代人才标准已变,并分享理想汽车将依靠AI转型中的自然筛选。
芯片股行情持续火爆,市场热度不减。 当地时间5月11日(周一),美股市场情绪积极,三大指数集体收高。其中,标普500指数与纳斯达克综合指数均创下历史收盘新高。具体数据显示,道琼斯工业平均指数上涨0 19%,标普500指数上涨0 19%,纳斯达克综合指数微涨0 1%。 大型科技股走势出现分化。特斯拉领
中微半导正式推出自主研发的32MbitSPINORFlash芯片,丰富了其存储产品线。但该产品尚未销售,市场推广效果待观察。NORFlash市场规模有限且竞争激烈,公司可能面临价格压力。此外,资源投入需平衡,存储行业的周期性也带来了市场表现与营收波动的风险。
半导体行业最近又传来一个重磅消息。英国芯片设计巨头Arm宣布,其首款自主研发的人工智能芯片,预计在明年就能斩获高达20亿美元的销售额。这个数字背后,是市场对这款产品近乎“抢购”般的强烈需求,也清晰地标志着,这家以IP授权闻名的公司,正在AI硬件赛道上迈出关键一步。 时机选得恰到好处。眼下,从云计算到
热门专题
热门推荐
本文介绍了2026年主流的USDT交易软件,重点分析了币安、欧易和火币三大平台的特点与优势。内容涵盖平台安全性、交易功能、用户体验及费用结构,旨在为不同需求的用户提供选择参考。文中强调选择平台时应综合考虑资产安全、操作便捷性和交易成本,并提醒注意风险管理与合规操作。
本文介绍了USDT交易的基本概念与主流平台选择。USDT作为稳定币,其交易主要通过加密货币交易所进行。选择平台时需综合考虑安全性、流动性、手续费和用户体验。文中列举了当前市场认可度较高的几类交易平台,并提醒用户注意资产安全与合规操作,建议根据自身需求谨慎选择。
哥本哈根大学计算机科学系于2026年3月发布了一项具有里程碑意义的研究(论文编号arXiv:2603 12935v1),揭示了当前主流AI推荐系统可能潜藏的社会偏见风险。这项研究同时指出,一种高效且低成本的解决方案——提示工程,或许能成为破解这一难题的关键。 当您使用求职平台或新闻资讯应用时,背后的
照片模糊了、雨滴遮挡了画面、夜晚拍摄噪点过多……这些常见的图像质量问题,往往让人束手无策。传统的解决方案,就像请来一群专科医生:去模糊、去噪点、去雨滴,各有各的专长,但每个“医生”都需要海量的“临床经验”——动辄数百万张训练图片,才能达到可用的修复水平。 然而,一项由香港科技大学、哈尔滨工业大学深圳
这项由英属哥伦比亚大学(UBC)与Vector人工智能研究院联合主导的前沿研究,于2026年3月以预印本论文(arXiv:2603 12634v1)形式发布。研究团队创新性地提出了“预算感知价值树搜索”(Budget-Aware Value Tree Search,简称BA VT)框架,旨在攻克一个





