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Techniques

Innovation dans le domaine du calcul en mémoire pour résoudre les problèmes de traitement vocal

Publication: 12 juin

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La solution mémoire SuperFlash memBrain™ permet au système sur puce (SoC) de WITINMEN de répondre aux exigences les plus strictes en matière de coût, de puissance et de performance, du traitement par réseau neuronal...
 

La technologie du calcul en mémoire va permettre d’éliminer les goulots d’étranglement inhérents aux transferts volumineux de données de traitement vocal par IA en périphérie de réseau (Edge IA), mais il faut pour cela une solution mémoire intégrée, capable d’effectuer simultanément les calculs du réseau neuronal et le stockage des pondérations.

Microchip Technology, via sa filiale Silicon Storage Technology a annoncé que sa solution de mémoire neuromorphique SuperFlash, memBrain, permettait de résoudre ce problème pour le SoC de traitement neuronal WITINMEM. Il s’agit du premier SoC produit en série permettant à des systèmes « sous le mA » de réduire le bruit vocal et de reconnaître des centaines de mots de commande, en temps réel, et dès la mise sous tension.

Microchip a travaillé avec WITINMEM pour incorporer la solution de calcul analogique en mémoire, memBrain de Microchip, basée sur la technologie SuperFlash, dans le SoC ultra-basse consommation de WITINMEM. Ce SoC dispose d’une technologie de calcul en mémoire pour le traitement par réseau neuronal, notamment pour la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’empreinte vocale, la réduction de bruit vocal, la détection de scènes, et la surveillance d’état de santé. De son côté, WITINMEM travaille avec de nombreux clients pour commercialiser des produits basés sur ce SoC au cours de l’année 2022.

« WITINMEM innove grâce à la solution memBrain de Microchip pour répondre aux besoins de calcul intensif du traitement vocal par IA en temps réel au niveau Edge, en s’appuyant sur des modèles avancés à réseau de neurone, » déclare Shaodi Wang, Président Exécutif de WITINMEM. « Nous avons été les premiers à développer une puce de calcul en mémoire pour l’audio en 2019. Et aujourd’hui nous avons franchi une nouvelle étape avec la production en série de cette technologie dans notre SoC de traitement neuronal ultra-basse consommation, qui rationalise et améliore les performances du traitement vocal dans les produits intelligents à traitement vocal et de santé. »

« Nous sommes ravis d’avoir WITINMEM comme client important et nous applaudissons cette entreprise qui arrive sur le marché en plein essor du traitement Edge IA avec un produit de pointe utilisant notre technologie, » déclare Mark Reiten, Vice-Président de la division Licences chez SST. « Le SoC WITINMEM démontre tout l’intérêt de la technologie memBrain pour créer une solution monopuce basée sur un processeur neuronal de calcul en mémoire, qui élimine les problèmes posés par les processeurs traditionnels utilisant une approche DSP plus SRAM/DRAM pour stocker et exécuter des modèles d’apprentissage automatique. »

La mémoire neuromorphique memBrain de Microchip est optimisée pour la multiplication de matrices vectorielles (VMM) nécessaires aux réseaux neuronaux. Il permet à des processeurs installés dans des dispositifs Edge à haut niveau d’intégration et alimentés par batterie, d’offrir les meilleures performances possibles en matière d’inférences IA par watt. Ceci est possible en stockant les pondérations du modèle neuronal sous forme de valeurs dans la matrice mémoire, et en utilisant simultanément cette matrice mémoire comme élément de calcul neuronal. Cela se traduit par une consommation d’énergie 10 à 20 fois inférieure à celle des autres approches, ainsi qu’une réduction des coûts globaux de nomenclature du processeur, puisqu’aucune DRAM ni NOR externe n’est nécessaire.

Le stockage permanent des modèles neuronaux à l’intérieur même du composant de traitement de la solution memBrain, permet aussi l’activation instantanée du traitement par réseau neuronal en temps réel. WITINMEM tire parti de la non-volatilité des cellules à grille flottante SuperFlash, pour mettre hors tension ses macros de calcul en mémoire en phase d’inactivité, afin de réduire encore la consommation liée aux fuites, dans les cas d’utilisation IoT les plus exigeants.

https://www.microchip.com/

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