在 Edge AI 中，存储器访问正成为新的功耗热点

搜索最新SoC解决方案
关于汽车电子...物联网...安全...音频...视频

Aug. 11, 2026 –

在前两篇文章（电池续航、待机功耗）中，我们探讨了为什么 Edge AI 设备的大部分时间都花在保存数据、维持系统状态，以及随时准备响应下一次事件。

当系统真正开始工作时，另一项挑战随之出现：存储器访问（Memory Access）。

对于 AI 摄像头、视觉传感器、健康监测设备等 Edge AI 应用来说，数据会不断被写入、缓存、存储和读取。在一次 AI 推理完成之前，相关数据往往已经历了多次存储器访问。

随着 AI 加速器效率不断提升，存储器访问正在占据越来越高的系统功耗比例。如今的问题已经不仅是如何更高效地处理数据，更在于如何更高效地存储和访问数据。

对于电池供电的 Edge AI 设备而言，每一次存储器访问都会产生能耗。当这些访问在产品生命周期内累计数百万甚至数十亿次后，其影响将变得十分显著。

因此，提升 Edge AI 能效不仅需要高效的计算能力。

更需要针对频繁访问、低功耗运行以及真实应用场景优化的存储器架构。