IEEE半导体行业快报——存算一体技术

存算一体创新企业解决语音处理难题

摘要： 存算一体技术被认为能够消除在网络边缘进行AI语音处理产生的大量数据通信障碍，但需要一种嵌入式内存解决方案以同时进行神经网络计算和存储权重。近期，美国微芯科技公司（Microchip Technology Inc）宣布，其名为SuperFlash memBrain神经形态存储器解决方案为知存科技（WITINMEM） 神经处理SoC解决了这一难题。这一SoC 采用了用于神经网络处理的存算一体技术，包括语音识别、健康状态监测、声纹识别、深度语音降噪及场景检测等。知存科技（WITINMEM）将于今年推出基于该SoC 的相关产品。

（图片来自：https://www.electronicsforu.com/press-releases/computing-in-memory-innovator-solves-speech-processing-challenges）

基于SRAM的存算一体技术挑战及趋势——基于边缘人工智能（AI）设备

摘要：将传统的冯诺依曼计算架构应用于边缘AI设备时带来了许多挑战与瓶颈（如，能源效率提高这一难题）。存算一体技术(CIM)则被认为可以突破存储墙瓶颈。SRAM可以提供无限耐用性以及有着最先进的逻辑工艺兼容性。本研究阐述了进一步开发SRAM-CIM的背景、趋势及挑战。同时，还回顾了近期为逻辑和乘法累加(MAC)操作而设计的经过硅验证的SRAM-CIM。

IEEE Transactions on Electron Devices

关于本刊：月刊，关注绝缘体、金属、有机材料、微等离子体、半导体、真空器件及新兴材料在生物电子学、生物医学电子学、计算、通信、显示器、微机电系统、成像、微执行器、纳米电子学、光电子学、光伏、功率IC和微传感器等领域的研究。

2022 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)

关于本会：ISCAS将于2022年5月28日至6月1日在线上及线下（美国）同时举行，会议将关注电路系统方向的研究进展，其包括但不限于数字集成电路和系统、通信电路和系统、电力能源电路和系统等领域。

主题：高性能内存系统的设计及SI/PI分析

摘要： 该演讲视频将带您深入了解高速内存接口、信号时钟架构和存储器接口封装技术之间的相互作用及其如何决定可实现的数据速率和功率效率。于演讲的最后，演讲者还将展示如何使用上述知识来分析、比较不同先进的内存接口，并以此帮助相关科研人员实施或选择适合其特定应用场景的解决方案。

（视频来源：https://ieeetv.ieee.org/video/design-si-pi-analysis-of-high-performance-memory-systems）

• 科协高质量期刊分级目录IEEE期刊汇总

• IEEE开放获取期刊特刊