AnalogAI 的边缘 AI 处理器采用了专有的硬件感知算法，该算法旨在同时在真实环境中训练 AI 模型并运行推理。.

AnalogAI 利用 SST 的 memBrain SAGE IP，在超低功耗边缘应用中实现高性能的 aCIM（模拟内存计算），功耗仅为 1 瓦甚至更低。凭借 SST 强大且经过硅验证的基于 SuperFlash® 的 memBrain SAGE IP，AnalogAI 正在为类人机器人、无人机和自适应车辆等实际推理应用开发新的功能。.

“AnalogAI致力于开发创新且优化的边缘AI推理解决方案，使设备能够实时适应环境的突变，”Microchip智能计算业务部副总裁Mark Reiten表示。“作为AnalogAI首批产品推理引擎的核心，SST的memBrain SAGE IP能够提供AnalogAI所需的计算性能和高效功耗，从而满足其应用目标。我们很高兴AnalogAI成为SST memBrain IP的新授权用户，进一步壮大了我们快速发展的生态系统。”.

SST memBrain SAGE IP 的特性：
● memBrain TILE（张量内存逻辑单元）
或采用 ESF3 位单元的优化 memBrain 解决方案，可存储高达 8 位/秒的数据，功耗仅为纳安级；
或采用定制矩阵、解码器和驱动电路的 memBrain 解决方案。
● 优化的 DAC 和 ADC。

● 高压加法器和偏置电路
● 纳安级位单元控制逻辑
● 专有 memBrain 测试电路
● SST memBrain 技术文档和仿真模式
● 完整的 IP 集成服务和支持

AnalogAI首席执行官李在俊表示：“AnalogAI在评估了市场上现有的各种方案后，最终选择了SST的memBrain SAGE IP。我们认为，memBrain SAGE IP能够最大程度地加快我们的开发进度，同时满足我们细分市场对极低功耗和高性能的要求。aCIM（应用计算信息管理）是一个快速发展的新兴领域，而AnalogAI正处于边缘AI设备必须具备的新功能的最前沿，以适应现实世界的需求。”.

SST的 memBrain SAGE IP已在 40nm 和 28nm 制造工艺上开发并实现，并已应用于量产型 SuperFlash 存储器。目前的技术开发计划包括开发 22nm memBrain SAGE IP。SuperFlash 存储器旨在提供可靠、高性能、低功耗的片上非易失性存储，广泛应用于需要快速访问、长时间数据保持和长使用寿命且无需外部存储组件的应用领域。