Microchip Technology Inc.於今日透过旗下子公司冠捷半导体（SST）宣布， 其SuperFlash memBrain神经形态记忆体解决方案，为知存科技（WITINMEM）神经处理SoC解决这一难题。这是首款批量生产的SoC，可使亚毫安级（sub-mA）系统在开机後，立即降低语音噪音并识别数以百计的指令词。

SuperFlash memBrain神经形态记忆体解决方案

Microchip与知存科技合作，将Microchip基於SuperFlash技术的memBrain类比记忆体计算解决方案，整合到知存科技的超低功耗SoC中。该SoC具有用於神经网路处理的记忆体内运算技术，包括语音辨识、声纹识别、深度语音降噪、场景检测和健康状态监测。知存科技目前正在与多个客户合作，将在2022年推出基於该SoC的产品。

记忆体内运算（CIM, Computing-in-memory）技术有??消除在网路边缘进行人工智慧（AI）语音处理产生的大量资料通讯瓶颈，但需要一种可同时进行神经网路计算和储存权重的嵌入式记忆体解决方案。

知存科技执行长Shaodi Wang表示：「WITINMEM凭藉基於先进神经网路模型的Microchip的memBrain方案，持续努力解决网路边缘即时AI语音的计算密集型需求。我们在2019年率先开发出用於音频的CIM晶片，如今更进一步推出并量产超低功耗神经处理SoC，简化并提高了智慧语音和健康产品的语音处理效能，树立另一个重要里程碑。」

SST半导体（SST）授权部门??总裁Mark Reiten表示：「我们很高兴知存科技成为我们的主要客户，感谢知存科技利用我们的技术推出优秀产品，进入不断扩大的人工智慧边缘处理市场。知存科技开发出基於CIM神经处理器的单晶片解决方案，消除传统处理器使用数位DSP和SRAM/DRAM来储存和执行机器学习模型存在的问题，充分展现memBrain技术的价值。」

Microchip的memBrain神经形态记忆体产品，针对神经网路的向量矩阵乘法（VMM）进行优化。它使得用於电池供电和深度嵌入式边缘设备的处理器能够提供尽可能高的单位瓦特人工智慧推理效能。

这是透过将神经模型的权重作为数值储存在记忆体阵列中和将记忆体阵列作为神经计算元素来实现的，功耗比其他方法低10至20倍，同时由於不需要外部DRAM和NOR，处理器整体材料清单（BOM）成本也较低。

将神经模型永久储存在memBrain解决方案的处理元件中，也能够支援即时神经网路处理的即时开启功能。知存科技利用SuperFlash技术的浮动栅单元的非挥发性（nonvolatility），在空闲状态下关闭记忆体内运算巨集，进一步减少物联网实际应用的静态泄漏功耗（leakage power）。