随着人工智慧（AI）处理从云端转移至网路边缘，电池供电的深度嵌入式设备在执行AI任务（如电脑视觉和语音辨识）时正面临挑战。Microchip Technology Inc.透过旗下子公司冠捷半导体（SST），推出可大幅降低功耗的类比记忆体技术  memBrain神经形态记忆体解决方案，以有效应对这一挑战。Microchip的类比记忆体解决方案基於业界认可的SuperFlash技术，同时针对神经网路的向量矩阵乘法（VMM）执行进行优化，透过类比储存计算方法改进VMM的系统架构规划，提高边缘AI推理能力。

由於当前的神经网路模型可能需要50M或更多的突触（权重）来处理，因此为晶片外DRAM提供足够的频宽变得困难，成为神经网路计算的瓶颈，同时导致整体计算功耗的提高。相比之下，memBrain解决方案将突触权重储存在内建的浮动栅中，进而大幅改善系统延迟。与传统的数位DSP和SRAM / DRAM的方法相比，新产品的功耗降低了10到20倍，并大幅降低了整体物料清单（BOM）。

SST技术授权部??总裁Mark Reiten表示：「随着汽车、工业和消费性市场的技术供应商继续为神经网路实施VMM，我们的架构可帮助提升这些前瞻性解决方案的功耗、成本和迟延效能。Microchip将继续为AI应用提供高可靠性和多功能的SuperFlash记忆体解决方案。」

希??提高边缘设备机器学习能力的公司已经开始采用memBrain解决方案。 由於能够大幅降低功耗，memBrain类比记忆体计算解决方案是所有AI应用的理想选择。

Syntiant公司执行长Kurt Busch表示：「Microchip的memBrain解决方案可为我们即将推出的类比神经网路处理器提供超低功耗的储存计算。我们为边缘设备上的语音、图像和其他感测器模式中的不断电应用提供各种广泛性的机器学习功能，与Microchip的合作为Syntiant带来了许多关键优势。」

SST为其memBrain解决方案和SuperFlash技术提供设计服务，并提供用於神经网路模型分析的软体工具套装。