隨著人工智慧（AI）處理從雲端轉移至網路邊緣，電池供電的深度嵌入式設備在執行AI任務（如電腦視覺和語音識別）時正面臨挑戰。Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）通過旗下子公司冠捷半導體（SST），推出可顯著降低功耗的模擬記憶體技術—— memBrain神經形態記憶體解決方案，以有效應對這一挑戰。Microchip的模擬記憶體解決方案基於業界認可的SuperFlash技術，同時針對神經網路的向量矩陣乘法（VMM）執行進行優化，通過模擬存儲計算方法改進VMM的系統架構實施，提高邊緣AI推理能力。
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由於當前的神經網路模型可能需要50MVishay或更多的突觸（權重）來處理，因此為晶片外DRAM提供足夠的帶寬變得困難，成為神經網路計算的瓶頸，同時導致整體計算功耗的提高。相比之下，memBrain解決方案將突觸權重存儲在片上浮動柵中，從而顯著改善系統時延。與傳統的基於數字DSP和SRAM / DRAM的方法相比，新產品的功耗降低了10到20倍，並顯著降低了整體物料清單（BOM）。
SST技術許可部副總裁Mark Reiten表示：“隨著汽車、工業和消費類市場的技術供應商繼續為神經網路實施VMM，我們的架構可幫助提升這些前瞻性解決方案的功耗、成本和時延性能。Microchip將繼續為AI應用提供高可靠性和多功能的SuperFlash記憶體解決方案。”
希望提高邊緣設備機器學習能力的公司已經開始採用memBrain解決方案。 由於能夠顯著降低功耗，memBrain模擬記憶體計算解決方案是所有AI應用的理想選擇。
Syntiant公司首席執行官Kurt Busch表示：“Microchip的memBrain解決方案可為我們即將推出的模擬神經網路處理器提供超低功耗的存儲計算。我們為邊緣設備上的語音、圖像和其他感測器模式中的不間斷應用提供各種普適機器學習功能，與Microchip的合作為Syntiant帶來了許多關鍵優勢。”
SST將在2019年美國閃存峰會上展示本款模擬記憶體解決方案，同時在人工智慧/機器學習專業論壇上展示Microchip的基於 memBrain產品區塊陣列的閃存性能擴展架構。2019年美國閃存峰會將於2019年8月6日至8日在加利福尼亞州聖克拉拉市聖克拉拉會議中心舉行。
開發工具
SST為其memBrain解決方案和SuperFlash技術提供設計服務，並提供用於神經網路模型分析的軟體工具包。
