STMicroelectronics sagt, dass das Wachstum von Edge AI von der Umstellung auf In-Memory-Computing abhängt
Reuters2026/08/24 06:21- Das Management von STMicroelectronics hob hervor, dass sich Edge-AI von den Kosten des Cloud-Trainings hin zur Inferenzökonomie verlagert und die Rechenleistung näher an die Datenquellen rückt.
- Die Strategie konzentriert sich auf In-Memory-Computing, um den Energieverbrauch durch Datenbewegung zu senken, wobei der Übergang von Near-Memory-Designs hin zu SRAM- und nichtflüchtigen In-Memory-Architekturen erfolgt.
- Es wurde ein 18 nm FD-SOI digitaler In-Memory-Beschleuniger vorgestellt, der auf der ISSCC 2023 gezeigt wurde und 40 bis 310 TOPS/W bei bis zu 4-Bit-Präzision liefert.
- Als Kommerzialisierungsweg wurden Neural-ART NPUs genannt, einschließlich des STM32N6 als erstes STM32 mit integrierter Hardware-AI-Beschleunigung.
- Die Einsatzbereitschaft der Toolchain wurde als Schlüssel zur Einführung betont, wobei Unterstützung von Compiler und Quantisierung innerhalb der ST Edge AI Tools sowie des STM32 AI-Ökosystems genannt wurde.
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