技術

全球資料量持續攀升，AI 也快速發展，帶來前所未有的運算需求。傳統數位運算正逼近運算吞吐量、延遲與功耗的實務極限。SEMIQA 以受人腦運作原理啟發的類比神經網路技術因應這項挑戰，在提升效能的同時大幅降低能耗。

低延遲

事件驅動的類比運算可縮短關鍵邊緣推論工作負載的回應時間。

高能源效率

減少資料搬移並直接以類比方式運算，可大幅降低整體功耗。

高效能

高密度平行類比運算能以毫瓦級功耗提供高運算吞吐量。

產品

SEMIQA 為外部供應商開發兩款可授權的 ANN IP 核心，兩者皆採用與 CMOS 製程相容的神經形態技術。

ANN1000 專為超低功耗、低延遲的邊緣 AI 打造；ANN2000 則針對雲端與資料中心工作負載設計。

ANN1000 採用事件驅動的訊號傳播機制，適合超低功耗、低延遲的邊緣推論，並可直接連接相機等本地資料擷取裝置。

ANN2000 專為整合至資料中心而設計，透過神經形態運算降低功耗，同時提升運算效率。

我們的 PDK 可協助晶圓代工夥伴與設計團隊，將 SEMIQA 類比神經網路整合至自有晶片設計中。

套件包含經過驗證的標準元件庫、模擬模型，以及針對新型類比材料最佳化的佈局規則。

我們的 SDK 提供一套直覺的工作流程，讓使用者能在 SEMIQA 硬體上部署 AI 模型。

編譯器會自動將浮點數模型轉換為最佳化的整數表示。