在传统的冯·诺伊曼体系结构中，计算单元和存储单元是相互独立的。每次计算单元需要将数据从存储单元中提取出来，处理完成后再写回存储单元。近年来处理器性能飞速提升，但是访问存储器速度并没有相应的提升，所以访问存储器的速度无法跟上处理器消耗数据的速度，导致处理器的计算性能无法充分发挥出来，也就是业界所说的“存储墙”问题。
芯片存储优化路径按照不同的技术路线，可以分为近内存计算、存内计算、神经网络压缩等。近日，探境科技推出存储优先AI芯片架构（SF Architecture），采用存储驱动计算的方式，结合计算存储一体化、软硬件联合设计、数据压缩等技术手段，突破了存储墙的局限，可以进一步提高 AI 芯片计算效能。
探境科技提出的存储优先SFA架构真的能够有效解决存储墙问题吗？
12月19日晚8点，AI芯片系列课第三季第二讲将开讲，由探境科技研发副总裁宋健主讲，主题为《突破“Memory Wall”的新型AI芯片架构——存储优先》。
课程信息
主题：突破“Memory Wall”的新型AI芯片架构——存储优先
时间：12月19日
地点：「AI芯片」社群、智东西公开课小程序
课程内容
主题：突破“Memory Wall”的新型AI芯片架构——存储优先
讲师：探境科技研发副总裁宋健
提纲
1.AI芯片行业的现状
2.类CPU架构与AI芯片之间的联系
3.突破存储墙限制的AI芯片SFA架构
讲师介绍
宋健，探境科技研发副总裁，清华大学电子系毕业，近20年专注于电子产品的系统研发工作，目前负责公司产品相关的系统应用等方面。
入群路径
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