Versatile Edge-AI-Prozessor

Ultra-Low-Power-Computing

Die IP-geschützte analoge In-Memory-Computing-Architektur (IMC) reduziert den Stromverbrauch im Vergleich zu digitalen Beschleunigern um bis zu 90 %. Ideal für batteriebetriebene Geräte und Energiegewinnungssysteme.

Niedrige Latenz

Die Hochgeschwindigkeitsverarbeitung von ADELIA ermöglicht Echtzeitanwendungen. Dies ist beispielsweise für Echtzeitanalysen und Alarmsysteme von entscheidender Bedeutung.

Software-Toolchain

Das Software-Ökosystem von ADELIA mit vereinfachter Bereitstellung kundenspezifischer neuronaler Netze und Pre-Silizium-Verifizierung.

Vielseitigkeit

Trotz analoger In-Memory-Computing-Technologie ist ADELIA über eine digitale zyklische Fabric-Schicht hochgradig programmierbar und kann eine Vielzahl von KI-Anwendungen abdecken.

• Untersuchung (Modell-Simulation) zum Nutzen von neuromorphen Schaltungen für einen kunden-spezifischen Bedarf
• Aufwandsschätzung für die kundenspezifische Lösung
• Hard-IP ADELIA verfügbar in 90 nm und 22 nm Prozessen mit Software Toolchain für Modeltraining
• Anpassungen des IP-Cores sowie Engineering Support für Integration in ein Kunden-SoC
• Anhand der Use-Case Analyse und vorhandenen neuronalen Netzen werden die Netze optimiert, trainiert, quantisiert und implementieren, so dass sie optimal auf der Hardwareplattform laufen
• Integration von KI-Beschleunigern mit bestehenden Sensor-Frontends

Weitere Informationen zu neuromorphic Computing am IIS finden sie hier.