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　　先进计算技术指代一切从计算理论✿ღ✿、计算架构✿ღ✿、计算系统等层面有效提升现有算力规模✿ღ✿、降低算力成本✿ღ✿、提高算力利用效率的创新性技术✿ღ✿。

　　为了解决算力挑战✿ღ✿，打破后摩尔时代的算力危机✿ღ✿，先进计算技术将从单点计算性能的提升与算力系统的高效利用两个方向着手突破✿ღ✿。

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　　2021 年底✿ღ✿，IBM 公司推出的全球首个 127 超导量子比特芯片“Eagle”✿ღ✿，成功突破超导量子芯片百位量子比特的大关✿ღ✿。

　　想要跨入通用量子计算时代✿ღ✿，量子比特的数量与质量✿ღ✿，比特间的连通性以及容错能力仍有待进一步突破✿ღ✿。国际学术界一般认为真正实现可编程通用量子计算机还需 15 年甚至更久✿ღ✿，但在政策的推动✿ღ✿、相关产业的升级和资本的不断加持下✿ღ✿，规模化与商业化的量子计算将加速到来✿ღ✿。

　　硅光芯片兼具微电子与纳米光子的技术优势✿ღ✿，既具有微电子尺寸小✿ღ✿、成本低✿ღ✿、集成度高的特点✿ღ✿，又将光电子高带宽✿ღ✿、高速率✿ღ✿、多通道的长处发挥得淋漓尽致✿ღ✿，实现了两种物理体系的高效整合✿ღ✿。

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　　人脑是自然界中最完美的信息处理系统✿ღ✿，类脑计算借鉴人脑处理信息的方式✿ღ✿，以更少的器件✿ღ✿、更低的能耗与更快的速度颠覆传统计算范式✿ღ✿。类脑芯片是类脑计算落地应用的硬件载体✿ღ✿，具备“事件驱动”与“存算一体”的特性尊龙凯时 -人生就是博!✿ღ✿。

　　目前能够量产的类脑芯片✿ღ✿，基本还是采用电路模拟人工神经突触的方式来实现类脑计算✿ღ✿，这样做不仅对制造工艺要求较高✿ღ✿，生产效率也十分低下✿ღ✿。探寻更加理想的材料✿ღ✿，将是类脑芯片实现突破的关键卡口✿ღ✿。

　　未来✿ღ✿，人工智能的发展必将从狭隘的弱人工智能走向更具鲁棒性与通用性的人工通用智能✿ღ✿。类脑芯片与硅基计算架构的深度融合✿ღ✿，将为人工通用智能的实现提供必要的条件✿ღ✿。

　　随着云计算的普及✿ღ✿，数据中心在快速扩容的同时也面临着来自性能✿ღ✿、规模✿ღ✿、能耗与安全的问题✿ღ✿。为更好地解决数据中心的瓶颈并实现云服务的降本增效✿ღ✿，DPU （数据处理芯片）替代传统的智能网卡✿ღ✿，成为了完美的解决方案✿ღ✿。目前✿ღ✿，DPU 芯片的核心竞争要素是性能与可编程能力的极致平衡✿ღ✿。

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　　分布式云靠近数据的源头✿ღ✿，搭载在数据中心与终端设备之间的边缘基础设施之上✿ღ✿，能够提供低延时✿ღ✿、广连接✿ღ✿、大带宽的云服务✿ღ✿。当下✿ღ✿，分布式云仍然还面临着部署成本✿ღ✿、软硬件异构管理✿ღ✿、安全体系等多方面的难题✿ღ✿。

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