AI的許多邊緣用例都非常普通，使用的嵌入式設備需要小體積與小功率的存儲器。難點在于，即使是最基本的AI功能，如邊緣圖像識別和分類，其工作量也很大。高達4K的高分辨率圖像，加上更多信息和上下文的需求，意味著這些神經網絡變得愈加復雜。
 
不同的存儲技術可以在未來的AI部署中發揮重要作用，例如壓控MRAM，它可以降低功耗、維持帶寬并釋放計算功率。
 
即使存儲能力不斷提高，滿足了AI需求，預期值也會不斷提高，因為AI的復雜性始終呈指數級增長。可以編碼的知識越多，可以做的事情就越多。訓練網絡本質上就是編碼信息，即便是檢測到一只狗，邊緣設備已遠不能滿足需求了。
 
Everspin的32Mb MRAM滿足嵌入式系統，物聯網設備以及5G網絡設備中對配置，設置和數據記錄的不斷增長的存儲要求。
 
Everspin MRAM已在游戲，工業，軍事和航空航天市場與客戶一起采樣，所有這些產品都利用了該產品的無限循環耐久性，可在-40C至+125C的各種溫度范圍內進行讀寫。除了容量更高之外，還保持了Everspin MRAM設備中可用的快速讀寫訪問速度和20年的數據保留。

Everspin Technologies, Inc. 是設計制造和商業化分立和嵌入式MRAM)和STT-MRAM)進入數據持久性和應用程序的市場和應用領域的翹楚。MRAM 和 STT-MRAM 產品部署在數據中心、云存儲、能源、工業、汽車和交通運輸市場。 

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