K9K8G08U0A-PIB0笔记本ddr内存

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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。

型号/规格

K9K8G08U0A-PIB0

品牌/商标

SAMSUNG

封装

BGA

批号

17+

速度

800mhz