以色列公司发布新芯片,TinyML跨出重

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来源：内容由半导体行业观察（ID：icbank）编译自allaboutcircuit，谢谢。

TinyML或优化机器学习(ML)模型以在资源受限的设备上运行，是ML发展最快的子领域之一。为了实现TinyML（或有时称为TinyAI）所需的这种超低功耗、高性能计算，工程师们探索了许多令人兴奋的新技术。

TinyML在边缘计算中的地位概述

利用这一趋势，以色列公司Polyn上周宣布其最新的神经形态模拟信号处理器TinyML/TinyAI处理器已成功封装和评估。

在本文中，我们将了解Polyn提供的技术，以了解它可能对整个TinyML产生的影响。

人工智能的神经形态计算

在追求更低功耗、更高性能的人工智能计算硬件的过程中，令人兴奋的新兴技术之一是神经形态计算。神经形态计算的概念是，人脑是人类已知的最节能的计算设备。在尝试运行AI应用程序时，创建尽可能模拟大脑生物过程的计算硬件将是有利的。虽然这听起来是一项艰巨的任务，但工程师可以通过硬件和软件的结合来尝试这种娱乐方式。神经形态解决方案的实现从硬件的角度来看，神经形态芯片试图通过充当神经元、轴突的电路元件以及它们之间的加权连接来模仿大脑。为了进一步模拟大脑，该硬件通常通过模拟电路实现，这也有助于提高性能和电源效率。然后，神经形态计算依赖于专门的神经网络，例如尖峰神经网络和电信号调制来模拟大脑信号的变化。有了这个基本的了解，我们来看看Polyn的新技术。

Polyn的NeuroSense和NASP技术

本周，Polyn宣布其专有的名为NeuroSense的神经形态计算芯片已首次被封装和评估，这受到高度

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