精选理由
SK海力士和TetraMem、南加大联手做了个忆阻器AI芯片，能效21.3 TOPS/W，适合边缘设备，省电又够用。
SK 海力士联合 TetraMem、南加州大学开发基于忆阻器的存内计算 SoC，面向边缘 AI 推理。芯片集成 RISC-V 处理器和 10 个神经处理单元，理论峰值总算力约 2.54 TOPS。通过双子阵列补偿技术将有效权重精度提升至约 4 位，实测端到端推理准确率 80.36%。在 100 MHz 下能效为 21.3 TOPS/W，400 MHz 下为 11.9 TOPS/W。
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SK 海力士联合 TetraMem、南加州大学开发基于忆阻器的存内计算 SoC，面向边缘 AI 推理。芯片集成 RISC-V 处理器和 10 个神经处理单元，理论峰值总算力约 2.54 TOPS。通过双子阵列补偿技术将有效权重精度提升至约 4 位，实测端到端推理准确率 80.36%。在 100 MHz 下能效为 21.3 TOPS/W，400 MHz 下为 11.9 TOPS/W。
IT之家 7 月 11 日消息，科技媒体 Tom's Hardware 昨日（7 月 10 日）发布博文，报道称 SK 海力士携手 TetraMem、南加州大学， 为提升边缘 AI 设备神经网络推理能效，联合开发忆阻器（memristor）存内计算 SoC。 IT之家注：忆阻器是一种电阻状态可按历史电流或电压变化而改变并保留的非易失性器件，可同时承担存储与计算相关功能。在 AI 芯片中，忆阻器常用于构成交叉阵列，以直接存放神经网络权重，…