KOWIN LPDDR5嵌入式存储芯片在端侧AI的应用

Hi~我是康小盈相信大家已经感受到CFMS 2026峰会现场的火爆~，也看到了KOWIN凭实力出圈的产品，那这篇文章，带大家深入了解端侧AI，真正卡住的不只是算力，“存储”同样也是关键影响因素。

01你以为AI拼的只是算力?

很多人以为，AI拼的是算力芯片。但现实却是——芯片在狂算，系统却一直在“等数据”。在AI推理过程中，真正拖慢速度的，不只是计算本身，还有——数据从内存搬到计算单元的过程。这就是经典的“内存墙”问题，算力越来越强，但数据“喂不上”，所以，AI开始拼“存力”。【PS:内存墙(Memory Wall)是指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象。】于是，一个趋势正在发生。

02云、边、端协同正在带来终极数据挑战

AI不再只在云上跑，而是开始“分布式生存”。

云：负责模型训练、复杂推理、全局数据管理。

边：负责数据缓存、任务调度与协同计算。

端：负责实时感知、本地决策与隐私保护。

边缘计算逻辑结构

云边端协同架构正成为主流，同时也带来了新的数据与资源挑战：

(一)模型变“小”了，但无处不在”

模型通过剪枝、量化等技术不断变小，使端侧部署成为可能。但与此同时，AI应用逐渐常驻化、多模型并行运行，整体存储与资源需求呈增长趋势。

存储与需求增长分析图

(二)多模态，让系统开始“变重”

语音、图像、文本等多模态输入不断增加，对计算、内存与带宽提出更高要求。在资源受限的端侧环境中，需要通过模型优化与任务分层、云边协同来平衡性能与资源消耗。

(三)数据不再在云里，而是在你手上

以前：一个模型服务100万人。

现在：100万设备，各自跑AI。

数据从“集中存储”变成分布式爆发，当一切开始变复杂，有个东西开始“悄悄卡脖子”——“内存”。

03端侧AI的“隐藏主角”

海量的多样化数据加上实时处理需求，需创新解决方案。内存瓶颈就是一个重大问题，在模型训练和推理阶段尤其重要。因此，内存成为关键突破点。LPDDR5 则为端侧AI的“隐藏主角”，它为端侧设备提供了高带宽与高能效。这些技术可确保 AI 应用在端侧设备与云端流畅高效地运行。

KOWIN LPDDR5嵌入式存储芯片支持高达10.7Gbps的惊人超高速数据处理速度，提供多档位容量选择，适配不同场景的配置需求，能够进一步降低设备功耗，满足AI和5G设备对高宽带的需求。广泛应用于旗舰级移动设备、AR/VR设备等场景。

04“后AI时代”拼的是“存力”

从“算力”到“存力”，存力正成为与算力同等重要的关键基础能力。随着AI持续演进，“存力”在端侧应用及设备中的重要性不容忽视。康盈半导体将持续提供超可靠、高效率、高速度的解决方案，助力端侧AI迈向更高性能与更优体验。

KOWIN LPDDR5产品参数

注：部分素材来源于网络，如有侵权请联系删除。