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                Microchip-SST展现神经形状存储处理方案memBrain

                2019-08-14 12:03泉源:中国存储网
                导读:与传统的基于数字DSP和SRAM / DRAM的办法相比,它可以低落10到20倍的功耗并低落全体BOM。

                提供低落盘算才能以改进边沿的AI推理

                随着AI处置从云端挪动到网络边沿,电池供电和深度嵌入式设置装备摆设面对着实行AI功用的应战,如盘算机视觉和语音辨认。

                Microchip-SST展现神经形状存储处理方案memBrain

                Microchip公司经过其硅存储技能(SST)子公司,经过其模仿存储器技能memBrain神经形状存储器处理方案低落功耗,从而应对这一应战。

                该公司的模仿闪存处理方案基于其Superflash技能并针对神经网络停止了优化以实行矢量矩阵乘法(VMM),经过模仿内存盘算办法改进了VMM的零碎架构完成,加强了边沿的AI推理。

                Microchip-SST展现神经形状存储处理方案memBrain

                由于以后的神经网络模子能够需求50M或更多的突触(权重)停止处置,因而为片外DRAM提供充足的带宽变得具有应战性,从而形成神经网络盘算的瓶颈和全体盘算才能的进步。相比之下,memBrain处理方案将突触权重存储在片上浮动门中,从而明显改进零碎耽误。与传统的基于数字DSP和SRAM / DRAM的办法相比,它可以低落10到20倍的功耗并低落全体BOM。

                “ 随着汽车,产业和消耗者市场的技能提供商持续为神经网络施行VMM,我们的架构可协助这些前向处理方案完成功耗,本钱和耽误劣势, ”SST答应部分副总裁Mark Reiten表现。“ Microchip将持续为AI使用提供高度牢靠和多功用的Superflash内存处理方案。“

                明天的公司正在接纳memBrain处理方案来进步边沿设置装备摆设的ML容量。由于具有低落功耗的才能,这种模仿内存盘算处理方案十分合适任何AI使用。

                “ Microchip的memBrain处理方案为我们行将推出的模仿神经网络处置器提供超低功耗的内存盘算, ” Syntiant公司首席实行官Kurt Busch 说道。 “ 我们与Microchip的协作持续为Syntiant提供很多要害劣势,由于我们支持广泛的ML边沿设置装备摆设中语音,图像和其他传感器形式的永久在线使用。“

                SST展现了这种模仿存储器处理方案,并在FMS上展现了Microchip的基于memBrain产物区块阵列的架构。

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