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Fefet
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新型3D架构ThAME加速LLM专家混合模型推理
研究人员开发了ThAME，这是一种新颖的3D异构多芯片架构，旨在加速利用专家混合（MoE）架构的大型语言模型（LLM）的推理。ThAME解决了MoE推理中的关键瓶颈，包括内存带宽限制、令牌路由的非确定性流量以及同步专家输出聚合。该架构集成了基于FeFET的非易失性内存和基于DRAM的易失性内存芯片，并配有专门的通信骨干网，在速度和能效方面均取得了显著改进。
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AI模型加速铁电NAND保持分析，速度比TCAD快10000倍以上
研究人员开发了一种新颖的物理信息神经网络算子（PINO）模型，以加速铁电垂直NAND（Fe-VNAND）闪存中的数据保持分析。该AI代理模型整合了基本物理原理，与传统的工艺计算机辅助设计（TCAD）模拟相比，实现了超过10,000倍的速度提升。PINO框架能够准确预测阈值电压漂移和保持行为，为优化器件设计和实现可靠性感知模拟提供了重大进展。