泰克公司的工程師勾勒出了一種新穎的深度學習加速器。專用單元定義了一個SRAM，該單元可以處理矩陣乘法，量化，存儲以及推理處理器所需的其他工作。
 
在Spice仿真中，當使用8位整數(shù)數(shù)學識別手寫數(shù)字時，該設計可提供100兆次操作/秒/瓦（TOPS / W）。它的計算密度可以擊敗Google的TPU一個數(shù)量級。
 
該設計是使用內存中計算方法的加速器產(chǎn)品線中最新的一種。設計使用40納米NOR閃存單元的深度學習處理器，其目標是為監(jiān)視攝像機等設備使用低功耗芯片。
 
設計時使用了很少的模擬電路，因此可以擴展到精細的工藝節(jié)點。它可能成為低功耗處理器中引擎（從邊緣到云）的引擎。

   
這個設計使用戶可以為從權重到神經(jīng)網(wǎng)絡層甚至單個神經(jīng)元的所有內容創(chuàng)建自定義參數(shù)。這種靈活性可以使將來設計用于訓練處理器的設計成為可能。但是尚無用于對該設計進行編程的軟件堆棧，可能會在以后解決或留給將來的客戶使用。
 

關鍵詞：SRAM