Ambiq Featured Blog posts
compressionKITで常時稼働の エッジAIのメモリ課題を解決
推論処理が注目を集めていますが、継続的に生成されるセンサーデータは、メモリ、帯域幅、消費電力の制約要因となっています。compressionKIT™は、データ発生源でデータ量を低減することで、より効率的でスケーラブルなエッジAIシステムを実現します。 ここ数年のエッジAI開発により、推論効率が飛躍的に向上しました。かつてはサーバー級のハードウェアを必要としたモデルが、今ではナノサイズのチップ上で動作し、コイン電池程度の電力でミリ秒単位の推論を完了します。 しかし、あまり注目されていないもうひとつのコスト要因があります。継続的に生成されるセンサーデータの処理に伴うオーバーヘッドです。...
Dr. Adam Page
Ambiq Latest Blog posts
サブスレッショルド動作： 超低消費電力半導体の未来を設計
もし半導体の電力効率における最大のブレークスルーが、トランジスタを通常の限界以下で動作させることだとしたらどうでしょう？ まさにそれが、AmbiqがSPOT®（サブスレッショルド電力最適化技術）で実現したことです。この特許取得済みのプラットフォームは、チップのエネルギー消費方法を再構築します。サブスレッショルド動作の物理的特性を活用することで、SPOTは超低消費電力コンピューティングの可能性を変革し、スマートで持続可能なデバイスの新時代への扉を開きました。...
ラグ効果：スマートデバイスにおけるレイテンシとは？
今日の、高速でつながっている世界では、特にインテリジェンスに関してはスピードが重要です。バーチャルアシスタントとの会話や、スマートウォッチで健康に関するアラートを確認するとき、予防保守のための産業用センサーの監視など、データの処理にかかる時間、つまりレイテンシは、パフォーマンスがスムーズになるか、あるいはイライラするほど遅延するかを決定します。 レイテンシとは何か？ レイテンシとは、システムにおける入力とそれに対応する応答との間の時間遅延です。...
電力と性能の融合： Ambiqの超低消費電力半導体が 推進するエッジAIの未来
電力と性能のトレードオフを再考 何十年もの間、エンジニアや設計者は難しい選択に取り組んできました。それは、より高い性能を優先するか、バッテリー寿命を優先するか、という選択です。歴史的に、この2つの目標は互いに相反するものでした。演算能力の向上はエネルギー消費の増加を意味し、結果としてバッテリー寿命が短くなっていました。解決策としては、より大容量のバッテリーの使用がありますが、これは、大型で大量の熱を発生するという、デバイスにとって別の妥協点を生むことになります。...