Nella sua ultima soluzione per applicazioni di edge computing IA, Gowin Semiconductor integra la DRAM da 64 Mb HyperRAM di Winbond, risparmiando spazio ed energia.
Winbond Electronics Corporation, azienda specializzata in memorie per semiconduttori, ha annunciato in data odierna che Gowin Semiconductor, produttore di FPGA, ha integrato il dispositivo di memoria veloce HyperRAM 64 Mb di Winbond nella sua nuova piattaforma di machine learning GoAI 2.0.
Tutto sul GoAI 2.0
GoAI 2.0 è una soluzione hardware e software, innovativa e completa, per applicazioni di machine learning. Compatibile con l’ambiente di sviluppo del machine learning TensorFlow, GoAI 2.0 è stata studiata per applicazioni di edge computing quali dispositivi ad attivazione vocale, altoparlanti, serrature e giocattoli intelligenti.
Il GW1NSR4, componente hardware della piattaforma GoAI 2.0, è un SiP (system-in-package) dotato di FPGA e microcontrollore ARM Cortex M3 per l’applicazione di machine learning con il supporto di HyperRAM 64 Mb di Winbond in formato KGD (known good die).
La DRAM di Winbond, basata sulla tecnologia HyperRAM, è ideale per le applicazioni alle quali fa riferimento Gowin, in cui il circuito elettronico deve essere il più piccolo possibile, fornendo allo stesso tempo un’ampiezza di banda dati e memoria sufficiente a supportare attività che richiedono elevate capacità di calcolo, come ad esempio il riconoscimento delle immagini o il rilevamento delle parole chiave. Il prodotto HyperRAM 64 Mb di Winbond permette di collegare 11 pin di segnale, riducendo al minimo le connessioni all’FPGA host: l’intero SiP GW1NSR4 presenta un ingombro di appena 4,2x4,2 mm in un pacchetto BGA. La capacità di memoria di 64 Mb offerta dal dispositivo di Winbond è sufficiente per il funzionamento di un sistema operativo e, allo stesso tempo, può essere utilizzata come memoria buffer per un modello TinyML o come frame buffer.
Il bello di HyperRAM
Le specifiche prestazionali di HyperRAM 64Mb di Winbond prevedono un’ampiezza di banda dati massima di 500 MB/s. Anche il consumo energetico è estremamente ridotto nella modalità operativa e nella modalità di sospensione ibrida.
Queste le parole di Jason Zhu, CEO di Gowin: "Grazie al GW1NSR4, Gowin Semiconductor è riuscita a risolvere il problema di inserire un motore di elaborazione avanzato a basso consumo ed elevate prestazioni in uno spazio molto ridotto. Il formato KGD di Winbond e la tecnologia di memoria HyperRAM™ sono ideali, perché il die può essere integrato nello stesso pacchetto dell’FPGA, eliminando la necessità di utilizzare una DRAM come componente esterno.
Gowin è davvero soddisfatta di aver collaborato con Winbond allo sviluppo del GW1NSR4: infatti, la sua esperienza con il formato del pacchetto KGD e il suo contributo all’integrazione del die nel SiP ci hanno aiutato a realizzare un design estremamente efficiente e affidabile in tempi rapidi."
