K9K8G08U0A-PIB0笔记本ddr内存

K9K8G08U0A-PIB0笔记本ddr内存主图

K9K8G08U0A-PIB0笔记本ddr内存参数

制造商IC编号K9K8G08U0A-PIB0

厂牌SAMSUNG/三星

IC 类别FLASH-NAND

IC代码1GX8 NAND SLC

脚位/封装TSOP

外包装TRAY

无铅/环保无铅/环保

电压(伏)2.7V-3.6V

温度规格-40°~+85°C(IND)

速度

标准包装数量

标准外箱

潜在应用OEM/ODM/TURNKEY/BUYING IC/组装代工廠/購買IC

K9K8G08U0A-PIB0笔记本ddr内存相关信息

NOR 闪存架构的优势

基于 NOR 闪存架构的存算一体 AI 芯片，利用 NOR Flash 的模拟特性，可直接在存储单元内进行全精度矩阵卷积运算（乘加运算）。规避了数据在 ALU 和存储器之间来回传输的瓶颈，从而使功耗大幅降低、提高了运算效率。

其 Flash 存储单元可以存储神经网络的权重参数，同时还可以完成和此权重相关的乘加法运算，从而将乘加法运算和存储融合到了一个 Flash 单元里面。例如，100 万个 Flash 单元可以存储 100 万个权重参数，同时还可以并行完成 100 万次乘加法运算。

在这样的芯片里面，深度学习网络可以被映射到多个 Flash 阵列，这些 Flash 阵列不仅可以存储数据，其深度学习网络同时还能完成 AI 推理，注意，这个过程是不需要额外逻辑计算电路的，一切处理都在这一块芯片内完成。相比于传统的冯诺依曼架构深度学习芯片，这种的运算效率非常高，而且成本低廉，因为省去了 DRAM、SRAM 以及片上并行计算单元，从而简化了系统设计。

目前来看，这种基于 NOR 闪存架构的存算一体 AI 芯片，其主要应用领域就是对成本和运算效率（特别是功耗）敏感的应用，如边缘侧的低功耗、低成本语音识别等。而随着人工智能和物联网的发展，它还可以拓展更多的应用场景。

结语

无论是新型存储技术，还是以 NOR 闪存为代表的老牌技术，在发展存算一体 AI 芯片方面，都需要不断完善生态系统建设，才能使整个产业发展起来。

因此，除了存储和计算技术本身之外，行业相关的接口标准跟进特别重要，特别是对于以存储为基础的新型应用来说，更加重要。另外，由于芯片内部集中了越来越多的功能块，片内总线和片内网络系统成为了一个新的课题，目前，这方面的研究和新技术越来越受到业界的重视，新的技术和 IP 也陆续推出。