

المعالج هو المواصفة. التدريب يبدأ من السيليكون.
Sakura 2 وMemorix ليسا هدفَي نشر نتكيف معهما لاحقاً — بل هما القيود التي نبني حولها البنية من الحقبة الأولى. كل قرار في الكَم والدمج يبدأ من مواصفات الدارة.




بنية واعية بالسيليكون — لكل معالج على حدة
EdgeCortex Sakura 2
معالج استدلال طرفي مُصمَّم لتحميل نماذج الرؤية الحاسوبية ونماذج اللغة المضغوطة. نُحسِّن الأوزان باستخدام الكَم ذو النقطة الثابتة INT8 وINT4 مع دمج العوامل لتقليل عرض نطاق الذاكرة إلى أدنى مستوياته.
ميزانية الذاكرة: 4 ميغابايت SRAM داخلي. نُخصِّص طبقات الانتباه أولاً لضمان عدم تجاوز حدود التخزين المؤقت أثناء الاستدلال المتسلسل.
Memorix
معالج ذاكرة طرفي يُركِّز على تدفق البيانات عالي السرعة لنماذج التعرف على الكلام وأنظمة الاستدلال المتعدد النماذج. نُعيد ترتيب مخطط التشغيل لمطابقة عرض النطاق الترددي للناقل الداخلي.
نُوثِّق قرارات دمج العوامل لكل طبقة تحويل، مع تتبع الانحراف الكمي عبر مجموعات التحقق الداخلية قبل التسليم.

أرقام مقاسة على الدارة — لا محاكاة
زمن استجابة: 11 مللي ثانية
زمن استجابة: 34 مللي ثانية
استهلاك الذاكرة: 3.1 ميغابايت
نموذج كشف الأجسام YOLOv8-nano بعد الكَم INT8 على Sakura 2. الدقة: 91.4% mAP على مجموعة اختبار داخلية. قياس مباشر على الدارة.
نموذج LLM مضغوط للاستدلال الطرفي بعد تقليم الطبقات وكَم الأوزان. يعمل داخل حدود SRAM الداخلي دون تبادل مع الذاكرة الخارجية.
Whisper-tiny بعد تكميم INT4 ودمج العوامل على Memorix. معدل خطأ الكلمات: 6.2% على مجموعة بيانات عربية. بدون أي اتصال سحابي.
النموذج يعمل فقط إذا كان مُدرَّباً على السيليكون الصحيح.
احصل على تقرير الأداء الكامل بالأرقام المقاسة على معالجك المستهدف — قبل أن تبدأ دورة التطوير.
