Microchip Technology Inc., par l'intermédiaire de sa filiale Silicon Storage Technology (SST), a annoncé que sa solution de mémoire neuromorphique SuperFlash memBrain a résolu ce problème pour le SoC de traitement neuronal WITINMEM. Ce dernier, le premier à être produit en série, permet aux systèmes consommant moins de 1 mA de réduire le bruit vocal et de reconnaître des centaines de mots d'instruction en temps réel, dès la mise sous tension.
 
Microchip a collaboré avec WITINMEM pour intégrer sa solution de calcul embarquée à mémoire analogique memBrain, basée sur la technologie SuperFlash, au SoC ultra basse consommation de WITINMEM. Ce SoC repose sur une technologie de calcul à mémoire embarquée pour le traitement des réseaux neuronaux, incluant la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'empreintes vocales, la réduction avancée du bruit vocal, la détection de scènes et la surveillance de l'état du système. WITINMEM collabore avec plusieurs clients pour commercialiser leurs produits basés sur ce SoC en 2022.
 
« Avec la solution memBrain de Microchip, WITINMEM innove pour répondre aux exigences de calcul intensif du traitement vocal en temps réel, basé sur l'IA et appliqué à la périphérie du réseau, grâce à des modèles de réseaux neuronaux avancés », a déclaré Shaodi Wang, PDG de WITINMEM. « Nous avons été les premiers à développer une puce de calcul en mémoire pour l'audio en 2019, et nous franchissons aujourd'hui une nouvelle étape importante en produisant en masse cette technologie dans notre SoC de traitement neuronal ultra basse consommation. Ce dernier accélère et améliore les performances du traitement vocal dans les produits intelligents pour les applications vocales et de santé. »
 
« Nous sommes ravis de collaborer avec WITINMEM et nous nous réjouissons de voir l'entreprise pénétrer le marché en pleine expansion du traitement IA en périphérie avec un produit de pointe utilisant notre technologie », a déclaré Mark Reiten, vice-président de la division Licensing Vision chez SST. Le SoC de WITINMEM démontre la valeur de la technologie memBrain pour la création d'une solution monopuce basée sur un processeur neuronal avec calcul en mémoire. Cette solution élimine les problèmes des processeurs traditionnels qui s'appuient sur des techniques DSP numériques et SRAM/DRAM pour stocker et exécuter des modèles d'apprentissage automatique.
 
La mémoire neuromorphique memBrain de Microchip est optimisée pour la multiplication matricielle vectorielle (VMM) dans les réseaux neuronaux. Elle permet aux processeurs utilisés dans les dispositifs embarqués, alimentés par batterie et en périphérie de réseau de fournir les meilleures performances d'inférence IA par watt. Ce résultat est obtenu en stockant les poids du modèle neuronal sous forme de valeurs dans la matrice mémoire, cette dernière servant d'élément de calcul neuronal. Il en résulte une consommation d'énergie 10 à 20 fois inférieure à celle des autres solutions, ainsi qu'une réduction du coût des composants du processeur grâce à l'absence de puces DRAM et NOR externes.
 
Le stockage permanent des modèles neuronaux au sein de l'élément de traitement de la solution memBrain intègre également des capacités de traitement des réseaux neuronaux en temps réel. WITINMEM tire parti de la nature non volatile des cellules à grille flottante SuperFlash pour désactiver ses macros de calcul de mémoire intégrées pendant les états d'inactivité, réduisant ainsi davantage les fuites de puissance dans les applications IoT exigeantes.

Pour plus d'informations ou un devis