国外媒体报道，Floadia 公司通过设计存储单元结构和控制方法，开发了一种原型 7 位/单元的闪存芯片，可以在 150 °C下保留模拟数据十年。
现有的存储单元结构，由于电荷泄漏引起的特性变化和变异问题很明显，数据保持时间只有100s左右。
该公司将把内存技术应用到芯片上，以极低的功耗实现人工智能推理操作。该芯片基于称为内存计算 (CiM) 的架构，该架构将神经网络权重存储在非易失性存储器中，并通过让电流通过存储器阵列并行执行大量乘法累加计算。CiM 作为边缘计算环境的 AI 加速器备受关注，因为它可以从内存中读取大量数据，并且比在 CPU 和 GPU 上执行乘法累加计算的传统 AI 加速器消耗更少的功率。
该存储技术基于该公司开发的 SONOS 型闪存芯片，用于集成到微控制器和其他设备中。该公司进行了创新，例如优化电荷捕获层（即ONO 薄膜）的结构，以延长存储7 位数据时的数据保留时间。2个cell的组合最多可以存储8位的神经网络权重，尽管芯片面积很小，但可以实现300TOPS/W的乘累加计算性能，超过现有AI加速器。
