内存计算APU实现媲美GPU的AI性能，能耗仅为GPU的极小部分

加州桑尼维尔，2025年10月20日（GLOBE NEWSWIRE）—— GSI Technology, Inc.（纳斯达克股票代码：GSIT）是联想处理单元 (APU) 的发明者，该单元是人工智能 (AI) 和高性能计算 (HPC) 处理领域的典范转变，提供真正的内存计算技术。该公司宣布发表一篇由康奈尔大学研究人员领导的论文。研究结果证实，GSI Technology 的 APU CIM（内存计算）架构在大规模 AI 应用方面可达到 GPU 级性能，同时由于 CIM 架构相关的高密度和高带宽内存，能耗显著降低。

主要发现包括：

• GPU 级性能——Gemini-I APU 在 RAG 工作负载上提供与 NVIDIA A6000 GPU 相当的吞吐量。
• 巨大的能源优势——在各种大型语料库数据集上，APU 的能耗比 GPU 低 98% 以上，凸显了其效率和可持续性。
• 比 CPU 更快、更高效——APU 的独特设计使其能够以比标准 CPU 快几倍的速度执行检索任务，将总处理时间缩短高达 80%。
  

GSI Technology 董事长兼首席执行官舒立良表示：“康奈尔大学的独立验证证实了我们长期以来的信念——内存计算有可能颠覆价值 1000 亿美元的 AI 推理市场。得益于其高效的以内存为中心的架构，APU 能够以极低的能耗成本提供 GPU 级的性能。”

康奈尔大学研究团队的论文题为《表征和优化商用SRAM计算设备上的实际工作负载》，发表于ACM，并在Micro '25会议上进行了演示。该论文是首批在实际工作负载下对商用内存计算设备进行全面评估的论文之一。康奈尔大学领导的团队将GSI Gemini-I APU与现有的CPU和GPU进行了基准测试，重点关注10GB至200GB数据集上的检索增强生成（RAG）任务。

研究人员的研究结果为 GSI 技术带来了重大机遇，因为客户对各行各业每瓦性能的提升要求越来越高，包括用于功率受限的机器人、无人机和物联网设备的边缘人工智能，以及 APU 可以在能源和冷却严格受限的环境中提供高性能的国防和航空航天应用。

舒先生继续说道：“康奈尔大学的这项杰出工作凸显了使用 Gemini-I 芯片的 CIM 优势。我们最近发布的第二代 APU 芯片 Gemini-II 可以为内存密集型 AI 工作负载提供大约 10 倍的吞吐量和更低的延迟，同时进一步提高能效。展望未来，Plato 代表着更进一步的发展，它以更低的功耗为嵌入式边缘应用提供更强大的计算能力。APU 独特的速度、效率和可编程性组合，使我们能够在边缘 AI、数据中心、国防以及其他将能效视为关键战略优势的市场中释放高增长机遇。”

康奈尔大学的这项研究还为通用内存计算设备引入了一个全新的分析框架，提供了优化原则，以增强 APU 作为面向开发者和系统集成商的可扩展平台的地位。该出版物的副本可在 GSI 网站https://gsitechnology.com/characterizing-and-optimizing-realistic-workloads-on-a-commercial-compute-in-sram-device/上找到。

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GSI Technology, Inc. 成立于 1995 年，是领先的半导体存储器解决方案提供商。GSI 致力于将充分利用现有核心优势的新产品推向市场，包括适用于极端环境的抗辐射存储器产品，以及旨在为各种人工智能应用提供性能优势的关联处理单元 Gemini-I。GSI Technology 总部位于加利福尼亚州桑尼维尔，在美洲、欧洲和亚洲设有销售办事处。欲了解更多信息，请访问www.gsitechnology.com 。

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消息来源：GSI Technology, Inc.

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