エッジベースの人工知能 (AI) コンピューティングとそれに関連する推論アルゴリズムの急速な成長に対応して、韓国の大手テクノロジー企業はニューロモーフィック コンピューティング プラットフォームを開発している。このプラットフォームは、ニューロテクノロジー デバイスおよびフィールド プログラマブル ニューロモーフィック デバイス向けに設計されている。Microchipは、子会社を通じてニューロモーフィック メモリ ソリューションの評価システムを提供することで、このプラットフォームの開発を支援している。このソリューションは、同社の確立された不揮発性メモリ テクノロジに基づいて構築されており、アナログ インメモリ コンピューティング アプローチを介してニューラル ネットワークのベクトル行列乗算を実行できるように微調整されている。このテクノロジーの評価キットは、韓国のテクノロジー企業がエッジで推論アルゴリズムを実行する際に、ニューロモーフィック コンピューティング プラットフォームの優れた電力効率を実証できるように作成されている。最終的な目標は、生成 AI モデル、自動運転車、医療診断、音声処理、セキュリティ/監視、商用ドローンなどのアプリケーション向けの超低電力アナログ処理ユニット (APU) を開発することだ。このメモリ ソリューションは、超低電力サブスレッショルド モードでオンチップのフローティング ゲートにシナプス重みを保存するだけでなく、同じメモリ セルを使用して計算を実行。この二重の機能により、電力効率とシステムレーテンシーが大幅に向上する。従来のデジタル DSP および SRAM/DRAM ベースのアプローチと比較して、推論決定ごとの消費電力が 10 ～ 20 分の 1 に抑えられ、全体の部品表を大幅に削減できる。APUの開発において、この韓国のハイテク企業はデバイス開発では著名な科学技術研究所、デバイス設計支援では有名な大学と協力している。最終的な APU は、推論用にシステム レベルのアルゴリズムを最適化し、ワットあたり 20 ～ 80 TeraOPS で動作すると予想されており、バッテリー駆動のデバイスで使用するために設計されたコンピューティング イン メモリ ソリューションとして最高のパフォーマンスをマークします。メモリ ソリューションのプロセッシング エレメントは、リアルタイム ニューラル ネットワーク処理のインスタントオン機能もサポートしており、高度な ML モデルを使用した機械学習推論をサポートする低電力エッジ コンピューティング デバイスの新しい標準を確立する。