國外媒體報道，Floadia 公司通過設計存儲單元結構和控制方法，開發了一種原型 7 位/單元的閃存芯片，可以在 150 °C下保留模擬數據十年。
現有的存儲單元結構，由于電荷泄漏引起的特性變化和變異問題很明顯，數據保持時間只有100s左右。
該公司將把內存技術應用到芯片上，以極低的功耗實現人工智能推理操作。該芯片基于稱為內存計算 (CiM) 的架構，該架構將神經網絡權重存儲在非易失性存儲器中，并通過讓電流通過存儲器陣列并行執行大量乘法累加計算。CiM 作為邊緣計算環境的 AI 加速器備受關注，因為它可以從內存中讀取大量數據，并且比在 CPU 和 GPU 上執行乘法累加計算的傳統 AI 加速器消耗更少的功率。
該存儲技術基于該公司開發的 SONOS 型閃存芯片，用于集成到微控制器和其他設備中。該公司進行了創新，例如優化電荷捕獲層（即ONO 薄膜）的結構，以延長存儲7 位數據時的數據保留時間。2個cell的組合最多可以存儲8位的神經網絡權重，盡管芯片面積很小，但可以實現300TOPS/W的乘累加計算性能，超過現有AI加速器。
