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K9K2G08UOM-YCBOsd卡芯片价格主图

K9K2G08UOM-YCBOsd卡芯片价格参数

制造商IC编号K9K2G08UOM-YCBO

厂牌SAMSUNG/三星

IC 类别FLASH-NAND

IC代码256MX8 NAND SLC

脚位/封装TSOP

外包装TRAY

无铅/环保含铅

电压(伏)2.7V-3.6V

温度规格0°C to +85°C

速度

标准包装数量

标准外箱

潜在应用

K9K2G08UOM-YCBOsd卡芯片价格相关信息

高效低耗计算机系统大行其道，传统架构如何展露才华？

随着物联网时代的到来，海量的数据蜂拥而至。特别是各种应用终端和边缘侧需要处理的数据越来越多，而且对处理器的稳定性，以及功耗提出了越来越高的要求，这样，传统的计算体系和架构的短板就显得愈加突出，未来，具有更高效率和更低功耗的计算系统一定会大行其道。

在这样的背景下，存算一体（Computing In Memory，内存内计算）AI 芯片应运而生。目前，不少国际上的企业和研究机构正在致力于各种新型存储器的研究，其中一个很大的驱动力就是希望能够实现具有更高效率的存算一体系统，而在这其中，AI 的融入也是一大趋势。这些使得计算+存储+AI 的融合发展成为了一大方向。

不仅是在国际上，近几年，我国本土的一些企业和科研院所也在致力于这方面的研究工作。就在上周，合肥恒烁半导体科技公司与中国科大团队历时两年共同研发的基于 NOR 闪存架构的存算一体 AI 芯片系统演示顺利完成。这是国际的超低功耗存算一体的人工智能芯片。据悉，该芯片是一款具有边缘计算和推理能力的 AI 芯片，能实时检测通过摄像头拍摄的人脸头像并给出计算概率，可广泛应用于森林防火中的人脸识别与救援、心电图的实时监测、人工智能在人脸识别上的硬件解决方案等。

这也是我国本土企业在基于 NOR 闪存架构的存算一体 AI 芯片领域的又突破，实际上，在该领域，恒烁半导体并不是一家，还有其它一些企业也在进行着基于 NOR 闪存架构的低功耗 AI 芯片的研究工作。那么，作为一种传统的、非前沿的存储技术，NOR 闪存架构有怎样的特点和优势，能够使得这些企业对其投入资源和人力，进行相应的低功耗 AI 芯片和系统研发呢？