Компания Microchip Technology Inc. через свою дочернюю компанию Silicon Storage Technology (SST) объявила о том, что ее нейроморфное решение на основе памяти SuperFlash memBrain решило эту проблему для нейронной обработки SoC WITINMEM, первой системы массового производства, позволяющей системам с потреблением тока менее 1 мА снижать уровень шума речи и распознавать сотни команд в реальном времени сразу после включения питания.
 
Microchip сотрудничала с WITINMEM для интеграции решения Microchip memBrain для встроенных вычислительных систем на основе аналоговой памяти, использующей технологию SuperFlash, в сверхнизкопотребляющую SoC WITINMEM. SoC основана на технологии встроенной памяти для обработки нейронных сетей, включая распознавание речи, распознавание голосовых отпечатков, расширенное снижение шума речи, обнаружение сцен и мониторинг состояния. Компания WITINMEM сотрудничает с несколькими клиентами, чтобы вывести на рынок их продукцию на базе этого SoC в 2022 году.
 
«WITINMEM открывает новые горизонты с решением memBrain от Microchip, отвечающим вычислительно интенсивным требованиям обработки голоса в реальном времени с использованием ИИ на периферии сети, основанным на передовых моделях нейронных сетей», — сказал Шаоди Ван, генеральный директор WITINMEM. «Мы первыми разработали вычислительный чип в оперативной памяти для обработки аудио в 2019 году, и теперь мы достигли еще одной вехи, запустив массовое производство этой технологии в нашем сверхэкономичном SoC для обработки нейронных сетей, что ускоряет и улучшает производительность обработки голоса в интеллектуальных продуктах для голосовых и медицинских приложений».
 
«Мы рады сотрудничеству с WITINMEM и с нетерпением ждем, когда компания выйдет на расширяющийся рынок обработки данных на периферии сети с помощью ИИ, предложив превосходный продукт, использующий нашу технологию», — сказал Марк Рейтен, вице-президент по лицензированию в SST. «SoC от WITINMEM демонстрирует ценность технологии memBrain в создании однокристального решения на основе нейронного процессора с вычислениями в памяти, которое устраняет проблемы традиционных процессоров, использующих цифровую обработку сигналов (DSP) и технологии на основе SRAM/DRAM для хранения и выполнения моделей машинного обучения».
 
Нейроморфная память memBrain от Microchip оптимизирована для векторно-матричного умножения (VMM) в нейронных сетях. Она позволяет процессорам, используемым в устройствах с батарейным питанием, встроенных и передовых периферийных устройствах, обеспечивать максимально возможную производительность вывода ИИ на ватт. Это достигается за счет хранения весов нейронной модели в виде значений в массиве памяти и использования массива памяти в качестве элемента нейронных вычислений. В результате энергопотребление в 10-20 раз ниже, чем у других альтернативных решений, а также снижаются затраты на компоненты процессора, поскольку не требуются внешние микросхемы DRAM и NOR.
 
Постоянное хранение нейронных моделей в обрабатывающем элементе решения memBrain также включает в себя возможности обработки нейронных сетей в реальном времени. WITINMEM использует энергонезависимую природу ячеек SuperFlash с плавающим затвором для деактивации встроенных макросов вычислений памяти в режиме ожидания, что дополнительно снижает утечку энергии в ресурсоемких приложениях IoT.

Более подробная информация или запрос цены