ST开发PCM AI芯片-电子工程世界

在 ISSCC 2022上，ST模拟、MEMS和传感器事业部总裁Marco Cassis探讨了用于传感器的各种人工智能技术。他排除了脉冲神经网络芯片（也称为神经拟态），因为这一技术尚不成熟。此外，当前的卷积神经网络可以通过降低精度和芯片升级来获得更高的性能，然而，这些技术面临着功耗和内存带宽挑战。

“要克服这个限制，就是将计算部分或完全转移到内存中。”他说。“与当前最先进的解决方案相比，内存计算可以带来巨大的好处，100 倍的密度和效率。一个特别有前途的技术是使用非易失性电阻存储器件，在存储器本身中执行计算。”

“对于人工智能应用，相变存储器 (PCM) 是一个自然的候选者，因为非常小的单元尺寸允许非常高的计算能力。此外，PCM 技术已经成熟，具有经过验证的可制造性和可靠性，可以更早地推出经过工业验证的模拟 IMC 解决方案。”他说。

在此之前，意法半导体推出了DSP神经网络 AI 加速器，该加速器与 MEMS 传感器结合在同一硅片上，以提供更本地化的分析。

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