Ключевые применения сегнетоэлектрической памяти GX85RS2MC/GX85RC512 в пограничных вычислениях ИИ
Время:2025-03-12
Просмотры:266
Технологические прорывы в области искусственного интеллекта (ИИ) глубоко меняют все сферы жизни общества, но по мере роста сложности алгоритмов и увеличения объема данных традиционные архитектуры хранения данных постепенно становятся узким местом для развития ИИ. Энергонезависимость, высокая скорость чтения/записи и низкое энергопотребление ферроэлектрической памяти становятся ключевыми технологиями в области ИИ, стимулируя эволюцию вычислительных архитектур в направлении повышения эффективности и интеллекта.

Ферроэлектрическая память GX85RS2MC/GX85RC512 основана на ферроэлектрическом процессе и технологии КМОП с кремниевым затвором, сочетая в себе возможности высокоскоростного чтения/записи ОЗУ и нестабильности ПЗУ, и ее основные преимущества включают:
- Низкое энергопотребление: 4,5 мА и энергопотребление в режиме ожидания всего 1 мкА, подходит для пограничных устройств и мобильных терминалов.
- Высокая скорость отклика: скорость чтения/записи достигает 1E11 операций чтения/записи, а долговечность чтения/записи значительно превышает таковую у FLASH и EEPROM.
- Долгий срок службы: срок хранения данных составляет 10 лет при 85°C (200 лет при 25°C), и сохраненные данные не будут потеряны при длительном воздействии неблагоприятных условий окружающей среды.
- Высокая рабочая частота: их рабочая частота составляет 25 МГц, и все они поддерживают высокоскоростную команду чтения 40 МГц, что может удовлетворить некоторые сценарии применения с высокими требованиями к скорости чтения и записи данных.
- Малый размер упаковки: Поддерживая упаковку SOP8 150mil и SOP8 208mil, они имеют преимущества малого размера, легкой установки и пайки, что позволяет сэкономить место на печатной плате.
В краевых устройствах, таких как интеллектуальные камеры и беспилотники, ферроэлектрическая память GX85RS2MC/GX85RC512 может заменить MB85RS2M/FM25V20 и MB85RC512/FM24C512 для локализованного хранения параметров модели ИИ. Например, благодаря тому, что веса модели CNN хранятся в ферроэлектрической памяти, устройству не нужно часто обращаться к внешнему хранилищу, что значительно сокращает время ожидания и снижает энергопотребление при передаче данных.