生而不凡,智启”芯”纪元

单体智能的卓越异构能力

成就 一切智能的可能

DeepWell
AI芯片

片上(On-Chip) 学习 & 在线(On-line)学习

参照仿生类脑处理方式, 采用自研Sodium钠 架构处理器架构
属性: ASIC
芯片裸片面积: 2.5*2.5mm²
封装: 9*9mm²
工作频率: 100~800MH
运算峰值性能: 1.8TOPS(@800MHZ)
功耗: 1W/Dual Core
         500mW/Single core
接口: USB2.0 / 3.0

VastWell
AI芯片

灵活 灵敏 灵越 Ai芯片突破场景瓶颈

参照仿生类脑处理方式,采用自研Potassium钾架构处理器架构,融合westwell自研深度学习算法
属性:ASIC
功能: 深度学习加速器
工作频率:1.5 GHz
性能:10 TOPS
功耗:<2W
接口:USB2.0/3.0

SNN
下一代计划

Well-Spiking Neural Network WSNN类脑运算平台2.0

在被称为第三代神经网络的Spiking Neural Network 脉冲神经网络的持续研发中,westwell积极开发基于SNN的第二代类脑运算平台,并将解决Spiking Neural Network脉冲神经网络的落地服务应用为第一出发点,在第一代的低耗高效的基础之上增加更多功能性拓展,包括动态视觉识别、辅助驾驶等方面的应用开拓。

DeepWell
AI芯片

片上(On-Chip) 学习 & 在线(On-line)学习

参照仿生类脑处理方式, 采用自研Sodium钠 架构处理器架构
属性: ASIC
芯片裸片面积: 2.5*2.5mm²
封装: 9*9mm²
工作频率: 100~800MH
运算峰值性能: 1.8TOPS(@800MHZ)
功耗: 1W/Dual Core
         500mW/Single core
接口: USB2.0 / 3.0
VastWell
AI芯片

灵活 灵敏 灵越 Ai芯片突破场景瓶颈

参照仿生类脑处理方式,采用自研Potassium钾架构处理器架构,融合westwell自研深度学习算法
属性:ASIC
功能: 深度学习加速器
工作频率:1.5 GHz
性能:10 TOPS
功耗:<2W
接口:USB2.0/3.0
SNN
下一代计划

创新、创变、创造

Well-Spiking Neural Network WSNN类脑运算平台2.0
人工智能的终极目标:是要真正地模拟我们的大脑来设计我们的运算单元
基于SNN的第二代类脑运算平台
解决SNN脉冲神经网络的落地服务应用,将应用于动态视觉、辅助驾驶等前沿类脑技术驱动行业智慧变

上海西井信息科技有限公司
中国上海长宁区利西路102号2楼
2nd  Floor,   102Li  Xi  Road, Shanghai, PRC200050
Tel   /  (862)-33356855     Mail   /  hello@westwell.lab.com

西井科技  |  关注微信公众号

Copyright ©  2018 westwell.  All Rights Reserved