STMicroelectronics sagt, dass das Wachstum von Edge AI von der Umstellung auf In-Memory-Computing abhängt

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Reuters2026/08/24 06:21

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Das Management von STMicroelectronics hob hervor, dass sich Edge-AI von den Kosten des Cloud-Trainings hin zur Inferenzökonomie verlagert und die Rechenleistung näher an die Datenquellen rückt.
Die Strategie konzentriert sich auf In-Memory-Computing, um den Energieverbrauch durch Datenbewegung zu senken, wobei der Übergang von Near-Memory-Designs hin zu SRAM- und nichtflüchtigen In-Memory-Architekturen erfolgt.
Es wurde ein 18 nm FD-SOI digitaler In-Memory-Beschleuniger vorgestellt, der auf der ISSCC 2023 gezeigt wurde und 40 bis 310 TOPS/W bei bis zu 4-Bit-Präzision liefert.
Als Kommerzialisierungsweg wurden Neural-ART NPUs genannt, einschließlich des STM32N6 als erstes STM32 mit integrierter Hardware-AI-Beschleunigung.
Die Einsatzbereitschaft der Toolchain wurde als Schlüssel zur Einführung betont, wobei Unterstützung von Compiler und Quantisierung innerhalb der ST Edge AI Tools sowie des STM32 AI-Ökosystems genannt wurde.

Hinweis: Diese Kurznachricht wurde von Public Technologies (PUBT) mithilfe generativer künstlicher Intelligenz erstellt. PUBT bemüht sich zwar, genaue und zeitnahe Informationen bereitzustellen, jedoch dient dieser von der KI generierte Inhalt ausschließlich zu Informationszwecken und stellt keine Finanz-, Investitions- oder Rechtsberatung dar. STMicroelectronics NV veröffentlichte den Originalinhalt, der zur Erstellung dieser Nachricht verwendet wurde, am 24. August 2026 und ist allein für die darin enthaltenen Informationen verantwortlich.

Haftungsausschluss: Der Inhalt dieses Artikels gibt ausschließlich die Meinung des Autors wieder und repräsentiert nicht die Plattform in irgendeiner Form. Dieser Artikel ist nicht dazu gedacht, als Referenz für Investitionsentscheidungen zu dienen.

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