位于亚利桑那州钱德勒市的。2022年2月28日,(全球通讯社)——Computing-in-memory技术将消除与执行相关联的大规模数据通信瓶颈否则人工智能(AI)语音处理在网络的边缘,但是需要嵌入式内存解决方案,同时执行神经网络权重计算和存储。微芯科技有限公司(纳斯达克:MCHP),通过它硅存储技术(SST)子公司,今天宣布,其SuperFlash®memBrain™神经形态内存解决方案解决了这一问题WITINMEM神经处理SoC,第一次批量生产,使sub-mA系统减少语音噪声和认识数以百计的命令字,实时和升高后立即。
微芯片曾与WITINMEM将芯片的memBrain模拟内存计算解决方案,基于SuperFlash技术,到WITINMEM的超低功耗SoC。SoC特性computing-in-memory神经网络处理技术包括语音识别、声波纹识别、语音降噪,现场检测和健康状况监测。反过来,WITINMEM正在与多个客户,将产品引入市场在2022年基于SoC。
“WITINMEM打破新地面微芯片的memBrain解决方案解决实时的计算密集型要求AI言论在网络边缘基于先进的神经网络模型,“Shaodi Wang表示WITINMEM的首席执行官。“我们是第一个开发音频computing-in-memory芯片2019年,现在我们取得了另一个里程碑的批量生产这种技术在我们的超低功耗神经处理SoC,流线,提高语音处理在智能语音和健康产品的表现。”
“我们兴奋WITINMEM作为我们的主要客户,为公司进入扩大AI边缘处理市场优越的产品使用我们的技术,”Mark击剑说许可部门的副总裁。“WITINMEM SoC展示的价值利用memBrain技术创建一个单片机解决方案基于computing-in-memory神经处理器消除了传统的使用数字处理器DSP和SRAM的问题/ DRAM-based方法存储和执行机器学习模型”。
微芯片的memBrain神经形态记忆产品优化执行向量矩阵乘法(VMM)神经网络。它使处理器用于电池供电和根深蒂固的边缘设备交付最高的人工智能推理性能/瓦特。这是通过将神经模型权重值存储在内存数组,使用内存数组作为神经计算元素。结果是10到20倍比替代方法以及更低的能耗降低总体处理器物料清单(BOM)的成本,因为外部DRAM和也不是必需的。
永久存储memBrain内神经模型解决方案的处理元素也支持瞬动功能的神经网络进行实时处理。WITINMEM杠杆SuperFlash科技的浮栅细胞的不挥发性断电computing-in-memory宏在空闲状态,进一步降低泄漏权力要求物联网的用例。
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资源
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关于硅存储技术(SST)
芯片技术的SST子公司是一个嵌入式flash技术的领先供应商。SST开发设计、许可和市场多元化的专有和专利SuperFlash记忆对消费者技术解决方案,工业、汽车和物联网(物联网)市场。风场成立于1989年,于1995年上市,2010年4月被微芯片收购。SST现在是一个微芯片的全资子公司,总部位于圣何塞,加利福尼亚州的更多信息,请访问对海温的网站www.sst.com。
对芯片技术
微芯科技公司是一个聪明的领先供应商,连接和安全的嵌入式控制解决方案。其易于使用的开发工具和全面的产品组合使客户创造最佳的设计,降低风险,降低系统总成本和上市时间。公司的解决方案服务超过120000客户在工业、汽车、消费、航空航天和国防、通信和计算市场。总部设在亚利桑那州钱德勒,芯片提供优秀的技术支持和可靠的交付质量。欲了解更多信息,请访问微芯片网站www.microchip.com。
WITINMEM (Zhicun)
WITINMEM (Zhicun)技术有限公司是computing-in-memory芯片和系统解决方案的领先供应商。WITINMEM computing-in-memory设计的高效人工智能计算技术。其SoC芯片和开发工具包帮助客户开发低功耗的人工智能系统。总部在北京,中国。有关更多信息,请访问WITINMEM网站www.witintech.com。
