STMicroelectronics afirma que el crecimiento de la inteligencia artificial en el edge depende de una transición hacia la computación en memoria.
Reuters2026/08/24 06:21- La dirección de STMicroelectronics señaló que la inteligencia artificial en el borde está pasando de costos de entrenamiento en la nube a una economía de inferencia, acercando el procesamiento a las fuentes de datos.
- La estrategia se enfoca en la computación en memoria para reducir el consumo energético por el movimiento de datos, avanzando de los diseños cerca de la memoria hacia arquitecturas de computación en memoria basadas en SRAM y no volátiles.
- Se destacó un acelerador digital en memoria FD-SOI de 18 nm que se presentó en la ISSCC 2023, alcanzando entre 40 y 310 TOPS/W con una precisión de hasta 4 bits.
- Se señaló a las Neural-ART NPUs como el camino hacia la comercialización, incluyendo STM32N6 como el primer STM32 con aceleración de IA por hardware incorporada.
- Se enfatizó la preparación de la cadena de herramientas como clave para la adopción, mencionando el soporte de compilador y cuantización dentro de las herramientas ST Edge AI y el ecosistema STM32 AI.
Descargo de responsabilidad: El contenido de este artículo refleja únicamente la opinión del autor y no representa en modo alguno a la plataforma. Este artículo no se pretende servir de referencia para tomar decisiones de inversión.
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