🎙️ Podcast EP.165｜內存運算與AI突破的技術評析⚡ 當記憶體不再只是儲存，而是思考的一部分。

傳統電腦架構早已面臨瓶頸——在馮·諾伊曼架構下，CPU 與記憶體間的資料搬移成為 AI 計算效率的最大限制。然而，「存內運算（In-Memory Computing）」 的崛起，正重新定義「運算」與「記憶」的界線，為 AI 硬體帶來革命性的突破。

📌 本集重點：

• 🧩 馮·諾伊曼瓶頸的挑戰：
  為什麼傳統架構無法支撐當前的 AI 計算需求？

• ⚙️ RRAM 的突破性應用：

  • 利用電阻式記憶體（Resistive RAM）實現高精度類比矩陣運算

  • 混合精度迭代演算法讓效能超越數位處理器

• 🔬 SOT-MRAM 新材料技術：

  • 通過自旋軌道力矩效應（Spin-Orbit Torque）提升速度與穩定性

  • 有望取代 SRAM 成為下一代快取與 AI 加速核心

• 💻 軟體生態的重構挑戰：存算一體需要的不只是硬體突破，更是整個開發生態的重建。

• 🔋 AI 能效革命：計算與儲存融合後，AI 模型可實現更高能效與低延遲推理。

💡 核心啟示：當記憶體開始「思考」，AI 的運算方式將從根本上改變。這不只是晶片創新的故事，更是智慧演算時代的起點。

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💬 你認為未來的 AI，會誕生在雲端伺服器上，還是在這顆「會思考的記憶體」裡？

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