重新定義人工智能處理。

記憶體運算 (CIM) 是一種創新方法，它將運算過程直接整合到記憶體單元中，與傳統加速器相比，可減少資料傳輸延遲。透過在記憶體庫中嵌入 ALU（算術邏輯單元），CIM 最大限度地減少了對資料匯流排的依賴，從而提高了資料密集型任務的效率和速度。

傳統加速器

記憶體計算

類比計算利用連續訊號處理進行計算，並使用 DAC（數位類比轉換器）和 ADC（類比數位轉換器）等元件來處理複雜的計算。該方法與現代 CPU 和記憶體系統集成，具有高並行性和能效，使其成為專業應用的理想選擇。

RISC-V 是一種開源、免授權的 CPU 架構，採用模組化設計，使其能夠高度適應各種應用。其開放性有利於促進創新，而其模組化設計則有利於邊緣 AI，能夠根據特定需求實現高效、可自訂的處理，從而降低成本並提升資源受限環境下的效能。

我們從自然界最精密的電腦——人腦中汲取靈感，採用模擬運算架構，並整合模擬記憶體運算和RISC-V。由於其物理特性，模擬計算的運作方式與大腦類似，透過連續訊號處理訊息，從而實現天然的高效性和並行性。