），在核心指标方面相较于传统架构具备数量级优势，为存内计算技术的实际产业化应用部署奠定坚实基础。

　　存内计算芯片主要用于深度学习网络中海量乘加计算的加速。课题组还利用原型芯片进行了常见的神经网络的实际演示，在ISSCC的演示环节受到广泛好评。演示视频链接：

　　燕博南助理教授，2020年于美国杜克大学获得电子与计算机博士学位，后入职北京大学人工智能研究院从事人工智能与芯片交叉方向研究。主要研究方向包括：

　　课题组常年招收志在探索未知、勇于创新的本科生与研究生，合作与招生相关问题请直接联系Email：。

　　ISSCC（IEEE International Solid-State Circuits Conference，国际固态电路会议），是世界学术界和企业界公认的集成电路设计领域最高级别会议，被认为是集成电路设计领域的“奥林匹克大会”。世界上第一个TTL电路、世界上第一个8位微处理器、世界上第一个1Gb的DRAM、世界上第一个GHz微处理器、世界上第一个多核处理器等众多集成电路历史上里程碑式的发明都在该会议上首次披露。自1954年以来，该会议已经成功举办68届。本次存内计算论文入选意味着此项核心技术已达到国际领先水平，得到了学术界的顶会认可，代表了芯片领域新的前进方向，在AI技术应用程度不断提升的今天，存内计算拥有巨大的发展前景。