CES 2024 展示了人工智能如何在众多产品中变得普遍，使它们变得更智能、更安全且功能丰富。要运行这些人工智能工作负载，需要强大的计算能力，这反过来又需要在芯片上集成大量嵌入式内存，尽可能靠近计算单元，以减少延迟。提供用户现在期望的推理能力需要大规模并行处理阵列，这不仅意味着功耗增加，而且还面临着不断挑战的热负载，对封装和冷却需求提出了要求。SureCore 重新审视了PowerMiserIP 并进一步对其进行优化，以进一步降低动态功耗并利用 FinFET 技术的功效。这提供了一种内存技术，可以限度地减少热影响，同时提供人工智能所需的苛刻性能配置文件，并将其称为“ PowerMiser AI”。
SureCore 执行官 Paul Wells 解释说：“我们的典型客户一直在电池供电应用中使用我们的超低功耗 SRAM IP，以在充电之间提供更长的运行寿命。人工智能增强的激增意味着我们的低功耗内存解决方案的全新领域已经出现在令人兴奋的新领域，这些领域不受电池寿命的限制，可以由主电源供电，甚至在汽车领域。功耗仍然是这些应用的关键因素，但限制因素开始变成散热和潜在的热损坏。为了控制产品外形尺寸并避免强制冷却以防止过热，需要新的低功耗解决方案。
“标准现成 SRAM IP 已针对面积或速度进行了优化，但并未针对功耗进行优化。我们的技术非常节能，因此产生的热量较少，使其成为下一代人工智能芯片的理想解决方案。这包括从边缘设备到车载应用程序，甚至到数据中心的所有内容，所有这些都必须限度地减少热开销。随着产品越来越依赖边缘人工智能而不是基于云的解决方案，这一点将变得越来越重要。”
例如，在进行模式匹配时，嵌入式 SRAM 可能会消耗大量功率。因此，在大型人工智能芯片上，内存可占功耗的 50% 之多，因此是功耗和热负载的主要贡献者。该公司估计，使用PowerMiser AI将动态功耗降低高达 50%，从而显着降低热负载，这意味着不需要或大幅减少散热器或其他冷却系统，从而提高整体系统可靠性。
