Floadia開發可長時間保留超高精度模擬數據的存儲技術
通過獨特的存儲單元結構設計與控制方法,總部位于東京小平市的 Floadia 公司,剛剛開發出了一種“每單元 7 比特”的閃存芯片原型。對于熟悉固態硬盤存儲器發展歷史的朋友,一定不會對 SLC、MLC、TLC、QLC、甚至 PLC 的發展歷程感到陌生。在現有的存儲單元結構中,由于電荷泄露導致的特性變化和變異問題,無疑對數據的長期保存構成了巨大的挑戰。
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(來自:Floadia,via AnandTech)
據悉,基于傳統方法的存儲單元結構,數據保持時間僅為 100 秒左右。而 Floadia 新開發的 7-bit 閃存芯片原型,卻能夠在 150 ℃ 溫度條件下,將模擬數據保持 10 年。
為達成通過極低功耗來實現 AI 推理操作的目標,Floadia 還將這項存儲技術運用到了專門的內存計算(CiM)架構芯片上。
該架構將神經網絡權重存儲在了非易失性存儲器中,然后讓電流流經存儲器陣列,并執行大量乘法累加計算。
作為邊緣計算領域的 AI 加速器,CiM 技術引發了全世界的關注。因其能夠從內存中讀取大量數據,且比在 CPU / GPU 上執行乘法累加計算的傳統 AI 加速器要消耗更少的能源。
這種存儲技術基于 Floadia 新開發的 SONOS 型閃存芯片,能夠輕松集成到微控制器和其它裝置中。
為此,Floadia 還開展了多項創新,例如優化電荷俘獲層(ONO 薄膜)的結構,以大幅延長存儲 7-bit 數據保持時間。
雙 Cell 組合最多可存儲 8-bit 神經網絡權重,盡管芯片面積很小,但還是能夠實現遠超現有 AI 加速器、高達 300 TOPS/W 的乘法累加計算性能。
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