Innatera nutzt die Simulationstechnologie von Synopsys, um neuromorphe Mikrocontroller zu designen. Mithilfe dieser Technologie ist energieeffiziente KI für Wearables, Smart-Home-Geräte und Digital-Twin-Industriesensoren möglich.
Neuromorphe Mikrocontroller verarbeiten Informationen über Spiking Neural Networks (SNNs), die die Kommunikation biologischer Neuronen nachahmen.
(Bild: Innatera)
Innatera ist führend im Design gehirnähnlicher neuromorpher Computertechnologie für Ultra-low-Power Intelligenz am Sensor-Edge. Das Unternehmen setzt nun auf Synopsys, Inc. um neuromorphe Mikrocontroller der nächsten Generation zu designen und zu validieren. Die Lösungen von Synopsys für elektrostatische Entladungsanalyse (ESD) und Power Integrity helfen Innatera, seine Kapazitäten zu skalieren. Damit kann das Unternehmen zudem die wachsende Nachfrage nach Edge-Processing in Industriesensoren, Robotik, Wearables und Smart-Home-Technologien bedienen.
Ein Abbild der Kommunikation biologischer Neuronen
Neuromorphe Mikrocontroller verarbeiten Informationen über SpikingNeural Networks (SNNs), die die Kommunikation biologischer Neuronen nachahmen. Sie bringen gehirninspirierte Intelligenz direkt an den Sensor-Edge. Dieser ereignisgesteuerte Ansatz macht den Echtzeit-Betrieb mit minimalem Stromverbrauch möglich – ideal für sensorintensive Umgebungen, in denen Reaktionsgeschwindigkeit und Energieeffizienz kritisch sind.
Innateras Architektur kombiniert Mixed-Signal-Analog-Berechnung, dichte Vernetzung und Low-Voltage-Design. Diese Faktoren machen die Chips hocheffizient, bergen aber Risiken für elektrisches Rauschen und ESD-Empfindlichkeit. Um diese Herausforderungen zu meistern und robuste Performance in komplexen neuromorphen Schaltungen sicherzustellen, setzt Innatera Synopsys PathFinder-SC und Totem ein. Ohne Kompromisse bei Geschwindigkeit oder Effizienz gewährleisten die Tools Power Integrity, steuern Noise Coupling und gewährleisten so auch Zuverlässigkeit.
Robuste Performance für neuromorphe Mikrocontroller
PathFinder-SCsimuliert ESD-Ereignisse im großen Maßstab, identifiziert Schwachstellen und Ursachen, bevor das finale Design in die Fertigung geht. So wird sichergestellt, dass die Chips gegen reale elektrostatische Belastungen optimal geschützt sind. Zusätzlich bietet die Lösung frühzeitige High-Fidelity-Modellierung des Analogverhaltens. Designer können so die Performance unter verschiedensten Bedingungen validieren.
Totem führt detaillierte Power-Integrity-Analysen auf Transistor-Ebene durch und garantiert zuverlässige Stromversorgung sowie optimale Performance für hocheffiziente KI-Aufgaben. Durch die Kombination von Totems präziser Modellierung typischer Betriebsbedingungen mit PathFinder-SCs Fähigkeit, ESD-Risiken zu identifizieren und zu adressieren, entsteht ein umfassendes Reliability-Tool. Es schützt gegen erwartete wie unerwartete elektrische Herausforderungen über den gesamten Lebenszyklus des Chips hinweg und wird durch robusten technischen Support unterstützt.
INfo: innatera nutzt simulationslösungen von synopsys
Synopsys unterstützt Innatera dabei, Chips für die Echtzeit-KI-Verarbeitung am Edge mit hoher Energieeffizienz zu designen. Damit beschleunigt das Unternehmen die Entwicklung der nächsten Generation von Physical-AI-Anwendungen.
Die Synopsys PathFinder-SC Signoff-Lösung liefert mehr Präzision für genauere Ergebnisse auf Layout-Ebene, steuert Design-Anforderungen zuverlässig und macht Analysen bereits in frühen Projektphasen möglich.
Mit Synopsys Totem Power-Integrity-Plattform sind Analysen auf Transistor-Ebene für zuverlässige Stromversorgung und Performance-Optimierung bei Ultra-Low-Power-KI-Prozessoren durchführbar.
Synopsys unterstützt Start-ups im Edge-KI-Ökosystem
„Innateras Mission, Edge-KI durch neuromorphes Computing neu zu definieren, erfordert technologische Innovation und verlässliche Zusammenarbeit im Design“, erklärt Aditya Dalakoti, Director of SoC and Mixed-Signal bei Innatera. „Synopsys überzeugte mit führender Technologie und konsequenter Unterstützung für Start-ups im Edge-KI-Ökosystem. Mit der ESD-Analyselösung und dem kollaborativen Ansatz können wir in reale, adaptive Anwendungen skalieren. Dabei verbessern wir die Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Vielseitigkeit."
Erster kommerzieller neuromorpher Mikrocontroller mit Synopsys-Technologie validiert
Innatera nutzte Synopsys Technologie beispielsweise für die Validierung von Pulsar, dem weltweit ersten kommerziellen neuromorphen Mikrocontroller. Pulsar optimiert KI-Workloads am Edge durch flexible Computing-Architektur. Das Ergebnis: Bis zu 100-fach geringere Latenz und 500-fach geringerer Energieverbrauch im Vergleich zu konventionellen KI-Prozessoren. Durch SNNs reagiert Pulsar ausschließlich auf registrierte Sensoränderungen. Das optimiert Datenübertragungsgeschwindigkeit und Batterieleistung für „Always-on"-Geräte wie Wearables und Smart Sensors erheblich.
„Indem wir Innatera ermöglichen, Produktentwicklung zu beschleunigen und mit Vertrauen zu skalieren, unterstreicht Synopsys seine Rolle als Katalysator für Spitzentechnologien, die die Zukunft der Embedded-KI prägen“, ergänzt Prith Banerjee, Senior VicePresident bei Ansys, Teil von Synopsys. „Mit dieser Zusammenarbeit bekräftigen wir unser Engagement, Innovation im gesamten Halbleiter-Ökosystem – von globalen Konzernen bis hin zu aufstrebenden Start-ups – voranzutreiben. Da Edge Computing für Echtzeit-Intelligenz immer zentraler wird, hilft Synopsys Simulation Innovatoren dabei, effiziente KI dorthin zu bringen, wo sie am dringendsten gebraucht wird.“
Stand: 16.12.2025
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