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Emass的创始人Mohamed M. Sabry Aly评论说：“这项合作代表了AI硬件创新的新时代。Emass最近从MRAM技术过渡了，因为RERAM能够更好地支持物联网，汽车和消费电子产品中的下一代系统。通过将Weebit的替代重新拉动与我们的超低功率AI技术相结合，我们为下一代解决方案奠定了基础，该解决方案将重新为AI应用程序重新提供能源效率。这种集成可以增强系统性能，并确保可扩展性和可持续性，为更智能，更自主的边缘设备铺平道路。通过这种协同作用，我们准备在AI计算中实现无与伦比的进步，在物联网，医疗保健，汽车和工业自动化等行业中造成有意义的影响。”
emass和weebit nano使用reram
Emass的创始人Mohamed M. Sabry Aly评论说：“这项合作代表了AI硬件创新的新时代。Emass最近从MRAM技术过渡了，因为RERAM能够更好地支持物联网，汽车和消费电子产品中的下一代系统。通过将Weebit的替代重新拉动与我们的超低功率AI技术相结合，我们为下一代解决方案奠定了基础，该解决方案将重新为AI应用程序重新提供能源效率。这种集成可以增强系统性能，并确保可扩展性和可持续性，为更智能，更自主的边缘设备铺平道路。通过这种协同作用，我们准备在AI计算中实现无与伦比的进步，在物联网，医疗保健，汽车和工业自动化等行业中造成有意义的影响。”
EMASS实现突破会导致基准测试
●ECS点芯片组通过嵌入式AI。系统PTE。ltd（EMASS）的能源消耗低20倍，为边缘AI应用中的超低功率性能树立了新的基准。●结果验证了处理计算密集型任务的SOC潜力，例如实时2D到3D图像转换，但以节能的方式，这对于Eyefly3D TM应用很重要。●ECS点实现了行业领先的推理潜伏期，人物检测为5.2 ms（毫秒），图像分类为6.3 ms。●EMASS的解决方案每次推理的能源消耗低至3.7 microjoules，因此非常适合对功能敏感的应用，例如IoT设备，可穿戴设备，可穿戴设备和智能技术，而效率至关重要。●从设置到评估的全面基准测试过程以每个基准2小时的时间完成，展示了该系统在性能和测试方法中的效率，并允许额外的时间进行进一步的测试和结果验证，并持续到2024年10月18日星期五。