STMicroelectronics afferma che la crescita dell’edge AI dipende dalla transizione verso il computing in-memory
Reuters2026/08/24 06:21- Il management di STMicroelectronics ha evidenziato che l’edge AI sta passando dai costi di addestramento in cloud all’economia dell’inferenza, portando il calcolo più vicino alle fonti dei dati.
- La strategia si concentra sul calcolo in-memory per ridurre l’energia dovuta allo spostamento dei dati, passando da progetti near-memory ad architetture in-memory basate su SRAM e memorie non volatili.
- È stato evidenziato un acceleratore digitale in-memory FD-SOI a 18 nm presentato all’ISSCC 2023, con una resa da 40 a 310 TOPS/W con precisione fino a 4 bit.
- Sono state indicate le Neural-ART NPU come percorso di commercializzazione, inclusa STM32N6 come il primo STM32 con accelerazione hardware AI integrata.
- È stata sottolineata l’importanza della prontezza della toolchain per l’adozione, menzionando il supporto di compilatore e quantizzazione all’interno degli strumenti ST Edge AI e dell’ecosistema STM32 AI.
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