Microchip Technologyは8月6日(米国時間)、子会社のSilicon Storage Technology(SST)を通じて、独自のアナログメモリ技術「memBrainニューロモーフィックメモリソリューション」を用いることで、バッテリ駆動型エッジAIの実現を支援すると発表した。

同ソリューションは、同社のSuperFlashテクノロジをベースにニューラルネットワークのVMM(Vector Matrix Multiplication)の実行に最適化されており、アナログ・インメモリ・コンピューティング手法により、内蔵のフローティング ゲートにシナプス加重を保存するため、データの移動の際に消費する電力の削減を図ることができ、それによりシステムの低レイテンシ化と低消費電力化を可能とする。同社では、DSPならびにSRAM/DRAMを用いた従来型のデジタル方式と比較した場合、消費電力を1/10～1/20に削減することができると説明している。

なお、同社によるとmemBrainソリューションは、エッジデバイスのマシンラーニング能力の向上を目指す企業によって導入が進んでいるとのことで、すでにSyntiantが採用し、次期アナログニューラルネットワークプロセッサの低消費電力インメモリコンピューティングの実現に向けて活用されているという。