為了適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣人工智能（AI）計(jì)算及相關(guān)推理算法的快速發(fā)展,，韓國智能硬件公司（IHWK）正在為神經(jīng)技術(shù)設(shè)備和現(xiàn)場可編程神經(jīng)形態(tài)設(shè)備開發(fā)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算平臺。Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）通過子公司冠捷半導(dǎo)體（SST）參與協(xié)助開發(fā),，為該平臺SuperFlash? memBrain?神經(jīng)形態(tài)存儲器解決方案提供評估系統(tǒng),。該解決方案基于Microchip經(jīng)行業(yè)驗(yàn)證的非易失性存儲器（NVM）SuperFlash技術(shù)并加以優(yōu)化,，可通過模擬內(nèi)存計(jì)算方法為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行矢量矩陣乘法（VMM）,。

memBrain技術(shù)評估工具包旨在讓IHWK展示其神經(jīng)形態(tài)計(jì)算平臺在邊緣運(yùn)行推理算法的絕對能效,。最終目標(biāo)是為生成式人工智能模型、自動駕駛汽車,、醫(yī)療診斷,、語音處理、安全/監(jiān)控和商用無人機(jī)等應(yīng)用創(chuàng)建超低功耗模擬處理單元（APU）,。

由于目前用于邊緣推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可能需要5000萬或更多突觸（權(quán)重）進(jìn)行處理,，因此純數(shù)字解決方案需要足夠帶寬來使用片外DRAM，這對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算造成了瓶頸,，降低了整體計(jì)算能力,。相比之下，memBrain解決方案在超低功耗亞閾值模式下將突觸權(quán)重存儲在片上浮動?xùn)胖?，并使用相同存儲單元進(jìn)行計(jì)算,，從而顯著提高了能效和降低了系統(tǒng)延遲。與傳統(tǒng)數(shù)字DSP和基于SRAM/DRAM的方法相比,，該方案可將每次推理決策的功耗降低到原來的1/20到1/10,，并能顯著降低總體物料清單。

為了開發(fā)APU,，IHWK 還與位于大田的韓國科學(xué)技術(shù)院（KAIST）合作進(jìn)行設(shè)備開發(fā),，并與位于首爾的延世大學(xué)（Yonsei University）合作提供設(shè)備設(shè)計(jì)協(xié)助。最終的 APU 預(yù)計(jì)將優(yōu)化推理的系統(tǒng)級算法,，并在每瓦 20-80 TeraOPS 之間運(yùn)行,，實(shí)現(xiàn)了為電池供電設(shè)備設(shè)計(jì)的內(nèi)存計(jì)算解決方案的最佳性能。

Microchip技術(shù)許可業(yè)務(wù)部門SST副總裁Mark Reiten表示：“通過使用成熟的NVM而非替代性片外內(nèi)存解決方案來執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和存儲權(quán)重,，Microchip的memBrain內(nèi)存計(jì)算技術(shù)有望消除在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行人工智能處理所面臨的大規(guī)模數(shù)據(jù)通信瓶頸,。與韓國領(lǐng)先的研發(fā)公司IHWK、相關(guān)高校和早期用戶開展合作,，進(jìn)一步證明了Microchip神經(jīng)處理技術(shù)的先進(jìn)性,，也將推動Microchip在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展?！?br/>

IHWK 分公司經(jīng)理Sanghoon Yoon 表示：“韓國是人工智能半導(dǎo)體發(fā)展的重要熱點(diǎn)地區(qū),。我們的非易失性存儲器和新興存儲器專家已經(jīng)證實(shí)，Microchip基于成熟非易失性存儲器技術(shù)的memBrain產(chǎn)品是創(chuàng)建內(nèi)存計(jì)算系統(tǒng)的最佳選擇,?！?br/>

將神經(jīng)模型永久存儲在memBrain解決方案的處理元件中，還可支持用于實(shí)時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的即時(shí)開啟功能,。IHWK正尋求利用SuperFlash存儲器浮動?xùn)艈卧姆且资?，支持低功耗邊緣?jì)算設(shè)備使用高級ML模型，建立機(jī)器學(xué)習(xí)推理的新基準(zhǔn),。