Floadia开发可长时间保留超高精度模拟数据的存储技术
(来自:Floadia,viaAnandTech)
据悉,基于传统方法的存储单元结构,数据保持时间仅为 100 秒左右。而 Floadia 新开发的 7-bit 闪存芯片原型,却能够在 150 ℃ 温度条件下,将模拟数据保持 10 年。
为达成通过极低功耗来实现 AI 推理操作的目标,Floadia 还将这项存储技术运用到了专门的内存计算(CiM)架构芯片上。
该架构将神经网络权重存储在了非易失性存储器中,然后让电流流经存储器阵列,并执行大量乘法累加计算。
作为边缘计算领域的 AI 加速器,CiM 技术引发了全世界的关注。因其能够从内存中读取大量数据,且比在 CPU / GPU 上执行乘法累加计算的传统 AI 加速器要消耗更少的能源。
这种存储技术基于 Floadia 新开发的 SONOS 型闪存芯片,能够轻松集成到微控制器和其它装置中。
为此,Floadia 还开展了多项创新,例如优化电荷俘获层(ONO 薄膜)的结构,以大幅延长存储 7-bit 数据保持时间。
双 Cell 组合最多可存储 8-bit 神经网络权重,尽管芯片面积很小,但还是能够实现远超现有 AI 加速器、高达 300 TOPS/W 的乘法累加计算性能。
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