大模型参数量从千亿迈向万亿，算力需求水涨船高，但传统冯·诺依曼架构下，处理器与存储器各自为政，数据在CPU与内存之间反复“搬运”，由此催生的“内存墙”（Memory Wall）正成为制约AI性能释放的核心瓶颈——访存速度远落后于计算速度，数据迁移能耗远超计算本身，大量芯片面积与功耗耗费在数据传输而非有效计算上。

存算一体（Computing-in-Memory，CIM）技术应时而生，其核心理念是将计算逻辑直接嵌入存储单元，让数据在驻留位置就地完成计算，从根本上消除“搬运”带来的延迟与能耗。基机遇SRAM、DRAM、Flash、ReRAM、PCM等不同存储介质的方案各展所长，在AI推理、大模型加速、边缘计算、智能终端等场景中展现出数量级的能效提升潜力。当前，存算一体已从学术探索走向工程落地，国内外创新团队纷纷推出芯片级解决方案，开始进入真实应用场景。

本期沙龙将围绕存算一体的技术路线、商业化节奏与生态建设展开，邀请芯片设计、AI系统、终端应用、投资研判等领域的先行者与实践者，共同探讨这项新型计算范式如何打破“内存墙”的物理桎梏、重塑计算未来，以及深圳创新力量在这一赛道上的坐标与路径。

圆桌派自由对话

议题一：

存算一体当前最接近规模化落地的技术路径与场景是什么？距离真正的商用还有多远？

议题二：

从“数据搬运”到“计算下沉”，对芯片设计工具链、算法部署流程和系统软件栈带来了哪些颠覆性挑战？

议题三：

深圳在存算一体这条赛道上具备哪些独特优势（制造、终端、人才、资本），企业应如何协同布局，抢占新型算力制高点？

活动议程

• 签到入场(14：00-14：30)

  参会人员入场签到、领取身份牌

• 活动开场(14：30)

  主持人开场介绍；主办方代表致辞

• 专业主题分享（14：50-16：30）

• 圆桌派自由对话（16：30-17：30）

  活动信息

  时    间：2026年8月16日（周日）14：30-18：00

  地    点：深圳市南山区侨香路智慧广场D栋二楼咖啡厅

  主办单位：

  深圳市人工智能产业办公室、深圳市龙岗区人工智能（机器人）署、深圳市南山区人工智能产业办公室、深圳市人工智能行业协会、深圳市清华大学校友会计算机分会、深圳市清华大学校友会电子信息分会、哈尔滨工业大学校友会、深圳市电子科技大学校友会

  支持单位：

  嘉立创科技集团、华睿欣能集团、艾比森光电股份

   

  本次活动为闭门会议，请扫码实名登记后申请报名~