傳統數位 AI 架構在處理運算時,
頻繁的資料搬移往往成為影響效能與功耗的最大障礙。
尤其在穿戴式裝置、感測節點與工業邊緣設備中,每一焦耳能耗與每一毫秒延遲,都是產品競爭力的核心考量。
在電力受限的嚴苛環境下,解決方案不應僅止於參數優化,而需從架構層級重新定義數據流動。
ANIX 採用的記憶體內運算 (CIM) 技術,使數據直接在存儲單元中原地處理,打破存算瓶頸,從根本上消除了搬移數據帶來的冗餘功耗與能量浪費。
重新思考資料搬移與運算分工,
ANIX 為低功耗微型 AI 提供架構級解決方案。
傳統數位 AI 架構在處理運算時,
頻繁的資料搬移往往成為影響效能與功耗的最大障礙。
尤其在穿戴式裝置、感測節點與工業邊緣設備中,每一焦耳能耗與每一毫秒延遲,都是產品競爭力的核心考量。
在電力受限的嚴苛環境下,解決方案不應僅止於參數優化,而需從架構層級重新定義數據流動。
ANIX 採用的記憶體內運算 (CIM) 技術,使數據直接在存儲單元中原地處理,打破存算瓶頸,從根本上消除了搬移數據帶來的冗餘功耗與能量浪費。
ANIX 已完成 FPGA 原型整合與實際推論流程驗證。
以下為產品示範影片。
ANIX 可作為 IP 與驗證平台,
協助 IC Design House 與系統整合商進行技術導入與應用評估。