GSI Technology, Inc. היא חברת Semiconductor אמריקאית המתמחה בזיכרונות SRAM מהירים ובארכיטקטורות Compute-in-Memory. הפעילות הוותיקה של החברה מבוססת על Static Random Access Memory עבור ציוד תקשורת, Networking, Test and Measurement, Aerospace, Defense ומערכות Embedded, ובשנים האחרונות היא הרחיבה את פעילותה גם למעבדי AI ייעודיים המבוססים על Associative Processing.
פורטפוליו הזיכרונות של החברה כולל SigmaQuad™, SigmaDDR™, No Bus Turnaround SRAM, SyncBurst SRAM, Low Latency DRAM ורכיבי SRAM נוספים. לצד המוצרים המסחריים הרגילים מפתחת GSI גם Radiation-Hardened ו-Radiation-Tolerant SRAM עבור מערכות חלל וביטחון.
תחום הפעילות השני של החברה הוא Gemini Associative Processing Unit, או APU. ארכיטקטורה זו מבצעת חלק מפעולות החישוב בתוך מערך הזיכרון עצמו במקום להעביר את המידע שוב ושוב בין זיכרון לבין מעבד חיצוני. החברה מייעדת את הטכנולוגיה ל-AI, Vector Search, Multimodal Models, High-Performance Computing ויישומי Edge.
GSI Technology נוסדה בשנת 1995 בעמק הסיליקון. Lee-Lean Shu, המכהן כיום כנשיא ומנכ"ל החברה, היה אחד ממייסדיה והחל לכהן כמנכ"ל כבר עם הקמתה במרץ 1995.
החברה התמקדה בתחילת דרכה ב-High-Performance SRAM. לפני הקמת GSI עבד Shu בתחום תכנון SRAM ב-Sony Microelectronics, והניסיון בתחום הזיכרון הפך לבסיס הטכנולוגי המרכזי של החברה.
בשנת 2007 השלימה GSI Technology הנפקה ראשונית לציבור, ומניותיה נסחרות בנאסד"ק תחת הסימול GSIT.
במהלך השנים הרחיבה החברה את פעילות הזיכרון שלה למשפחות SRAM בעלות קצבי העברת נתונים גבוהים יותר, ובהמשך החלה לפתח טכנולוגיית Associative Processing המבוססת על הידע שצברה בתכנון Memory Arrays.
GSI Technology פועלת במודל Fabless. החברה מפתחת ומתכננת את שבבי הזיכרון ואת מעבדי ה-APU שלה, אך אינה מפעילה מפעלי Wafer בבעלותה לצורך הייצור המסחרי.
הייצור מבוצע באמצעות Foundry Partners וקבלני Semiconductor Manufacturing חיצוניים. החברה מנהלת את תכנון המוצרים, הארכיטקטורה, הפיתוח, הבדיקות וניהול שרשרת האספקה, בעוד תהליכי Wafer Fabrication מתבצעים אצל שותפים.
בדוח השנתי לשנת הכספים 2026 מגדירה GSI את עצמה במפורש כחברה הפועלת לפי Fabless Manufacturing Model.
SRAM הוא תחום הפעילות ההיסטורי והוותיק ביותר של GSI Technology. Static RAM שומר את המידע כל עוד קיים מתח אספקה, ללא צורך במחזורי Refresh כפי שנדרש ב-DRAM.
GSI מתמקדת ב-SRAM בעל ביצועים גבוהים וב-Low Latency Memory עבור מערכות שבהן זמן הגישה ורוחב הפס חשובים יותר מצפיפות זיכרון מקסימלית.
מוצרי החברה משמשים בין היתר ב-Routers, Network Switches, Wireless Base Stations, Test Equipment, Aerospace Systems, Industrial Equipment, Automotive ו-Medical Equipment.
SigmaQuad™ היא אחת ממשפחות הזיכרון המרכזיות של GSI. מדובר ב-Synchronous SRAM בעל Bus נפרד לקריאה ולכתיבה.
המונח Quad מתייחס ליכולת להעביר ארבע פעימות Data במהלך מחזור Clock אחד, שתי פעימות דרך Bus הקריאה ושתי פעימות דרך Bus הכתיבה.
ארכיטקטורה זו מתאימה במיוחד למערכות שמחליפות בתדירות גבוהה בין פעולות Read ו-Write.
GSI מציעה משפחות SigmaQuad בצפיפויות של עד 288Mb ובמגוון Configurations כגון x8, x9, x18 ו-x36.
SigmaQuad-II+ היא אחת ממשפחות ה-SRAM המתקדמות של GSI ומשמשת הן במוצרים מסחריים רגילים והן במוצרי Radiation-Hardened.
המשפחה כוללת צפיפויות של 72Mb, 144Mb ו-288Mb בהתאם למוצר ולגרסה.
גרסאות Rad-Hard מבוססות על אותה ארכיטקטורת SRAM מסחרית של החברה, אך מותאמות לעמידות בפני קרינה עבור Aerospace ו-Defense.
GSI ממשיכה לפתח דורות נוספים של SigmaQuad, ובהם SigmaQuad-IIIe ו-SigmaQuad-IVe.
דורות אלה מיועדים להעלות את קצב העברת המידע תוך שמירה על ארכיטקטורת SRAM בעלת Separate Read and Write Buses.
החברה מציעה משפחות המתאימות למערכות Networking ו-Telecommunications שבהן נדרשות פעולות Memory בעלות Bandwidth גבוה ו-Latency נמוך.
SigmaDDR™ היא משפחת SRAM סינכרונית המשתמשת ב-Bus משותף לקריאה ולכתיבה.
DDR הוא קיצור של Double Data Rate, והמשפחה מסוגלת להעביר שתי פעימות Data בכל מחזור Clock.
בניגוד ל-SigmaQuad, שבה קיימים Buses נפרדים לקריאה ולכתיבה, SigmaDDR משתמשת ב-Data Bus משותף. לכן היא מתאימה במיוחד ליישומים שבהם המעבר בין Read ל-Write מתרחש בתדירות נמוכה יותר.
הפורטפוליו הנוכחי של GSI כולל מספר דורות של SigmaDDR, ובהם SigmaDDR-II, SigmaDDR-II+ ו-SigmaDDR-IIIe.
הדורות השונים נבדלים בין היתר במהירות, צפיפות, ממשק ופרמטרים חשמליים.
המטרה המרכזית של המשפחה היא לספק רוחב פס גבוה למערכות הדורשות SRAM מהיר עם ממשק DDR.
SyncBurst הוא SRAM סינכרוני המשתמש ב-Burst Transfers להעברת מספר Words ברצף לאחר מתן כתובת התחלתית.
GSI מציעה משפחות SyncBurst עבור ציוד Networking, Industrial, Aerospace ויישומים נוספים.
החברה מציעה גם גרסאות Radiation-Tolerant של SyncBurst בצפיפויות של 36Mb, 72Mb ו-144Mb.
No Bus Turnaround, או NBT SRAM, הוא זיכרון שתוכנן לצמצם את הזמן המתבזבז כאשר עוברים מפעולת Read לפעולת Write ולהפך.
המשפחה מיועדת למערכות שבהן זרם הפעולות כולל מעברים תכופים בין קריאה וכתיבה.
GSI מציעה גם NBT SRAM עבור Aerospace ו-Defense בגרסאות Radiation-Tolerant.
לצד SRAM מציעה GSI גם Low Latency DRAM, או LLDRAM.
LLDRAM מיועד לספק צפיפות גבוהה יותר מ-SRAM תוך שמירה על זמני גישה קצרים יחסית ל-DRAM רגיל.
החברה מציינת LLDRAM כחלק מפתרונות הזיכרון שלה עבור Networking ו-Telecommunications.
GSI מציעה גם Asynchronous SRAM עבור מערכות שאינן דורשות ממשק Clock סינכרוני.
בזיכרון מסוג זה פעולות Read ו-Write נשלטות באמצעות כתובת ואותות Control ולא באמצעות Clock מרכזי.
מוצרים מסוג זה מתאימים במיוחד למערכות Embedded ולתכנונים ותיקים יותר שבהם נדרש ממשק SRAM פשוט וישיר.
Aerospace ו-Defense הם כיום תחום משמעותי בפורטפוליו הזיכרונות של GSI.
החברה מפתחת Radiation-Hardened SRAM המבוסס על טכנולוגיות הזיכרון המסחריות שלה, אך עם תכנון והקשחה המיועדים להתמודד עם Radiation Effects.
מוצרי Rad-Hard של החברה מיוצרים בטכנולוגיית 40nm ומוצעים בין היתר במשפחת SigmaQuad-II+.
החברה מציעה דגמים בצפיפויות של 72Mb, 144Mb ו-288Mb ובמארזי CCGA, LGA ו-BGA בהתאם למוצר.
בנוסף למוצרים מסוג Radiation-Hardened מציעה GSI גם Radiation-Tolerant SRAM.
מוצרים אלה מיועדים ליישומים שבהם נדרשת עמידות לקרינה אך דרישות ההקשחה אינן ברמה הגבוהה ביותר של מערכות Space או Defense מסוימות.
הפורטפוליו כולל גרסאות SigmaQuad-II+, SyncBurst ו-No Bus Turnaround.
GSI מייעדת את מוצרי Rad-Hard ו-Rad-Tolerant שלה ל-Space-Based Platforms ולמסלולי LEO ו-GEO.
הזיכרונות משמשים לצד FPGA, ADC, DAC ומעבדים אחרים הדורשים Memory חיצוני בעל Bandwidth גבוה.
יישומים כוללים מערכות תקשורת לווייניות, Payloads מדעיים ומערכות עיבוד נתונים בחלל.
Defense הוא שוק נוסף עבור זיכרונות Rad-Hard ו-Rad-Tolerant של GSI.
המוצרים מיועדים למערכות שבהן נדרשים ביצועי SRAM גבוהים יחד עם עמידות בתנאי קרינה ובסביבות קשות.
החברה מציעה מוצרים עם Qualification לרמות Class-Q ו-Class-V equivalent בהתאם למשפחה.
Associative Processing Unit, או APU, הוא תחום הפעילות החדש המרכזי של GSI.
בניגוד למעבד רגיל שבו נתונים מועברים מזיכרון ליחידות חישוב, Gemini APU מבצע חלק גדול מהחישוב ישירות בתוך מערכי הזיכרון.
גישה זו נקראת Compute-in-Memory, או CIM. מטרתה לצמצם את העברת הנתונים בין Memory לבין Processing Units, שהיא אחת מצרכני הזמן והאנרגיה המרכזיים במערכות מחשוב מסורתיות.
ב-Associative Computing הגישה לנתונים יכולה להתבצע לפי התוכן שלהם ולא רק לפי כתובת Memory.
ארכיטקטורת Gemini משתמשת במבנה דמוי TCAM המאפשר לבצע פעולות Search ו-Boolean על מספר גדול של נתונים במקביל.
החברה משתמשת בטכנולוגיה עבור Vector Search, Similarity Search, AI Inference ויישומי HPC.
Gemini-I® הוא הדור הראשון של Associative Processing Unit המסחרי של GSI.
הרכיב משלב Memory Arrays עם מספר גדול של Bit Processors המסוגלים לבצע פעולות על המידע במקום שבו הוא מאוחסן.
החברה פיתחה עבור Gemini-I שימושים כגון Vector Search, Similarity Search, Image Processing ויישומי Artificial Intelligence.
Gemini-II® הוא הדור השני של APU שפיתחה GSI.
הרכיב מיוצר בתהליך 16nm של TSMC ומשלב מיליון Bit Processors.
Gemini-II כולל 6MB של Associative Compute Memory המחוברים ל-96MB של Distributed SRAM.
החברה מציינת רוחב פס פנימי של כ-46TB/s בין רכיבי הזיכרון והעיבוד בתוך השבב.
הרכיב כולל גם DDR4 Controller וממשקי PCI Express Gen4.
Compute-in-Memory הוא העיקרון המרכזי מאחורי Gemini.
בארכיטקטורת CPU או GPU רגילה, מידע נשמר ב-Memory ומועבר אל יחידות Processing בכל פעם שיש לבצע עליו חישוב.
ב-Gemini חלק מהפעולות מתבצעות ישירות במערך הזיכרון, וכך ניתן לצמצם את כמות Data Movement.
החברה מייעדת את הגישה במיוחד ליישומים שבהם יש צורך לבצע אותה פעולה על מספר גדול מאוד של נתונים במקביל.
Vector Search הוא אחד היישומים המרכזיים של Gemini APU.
מערכות AI מייצגות לעיתים טקסט, תמונות או מידע אחר באמצעות Vectors בעלי מאות או אלפי Dimensions.
Vector Search מחפש Vectors הקרובים ביותר ל-Query Vector לפי Distance או Similarity Metric.
GSI פיתחה את Gemini כדי לבצע חיפוש מקביל על מאגרי נתונים גדולים תוך צמצום העברת מידע אל ומחוץ למעבד.
Similarity Search משמש למציאת פריטים בעלי מאפיינים דומים לפריט נתון.
החברה מייעדת את ה-APU ליישומים כגון Recommendation, Image Search, Document Retrieval ו-Retrieval-Augmented Generation.
Associative Processing מאפשר לבצע השוואות רבות במקביל בתוך Memory Arrays.
GSI הרחיבה בשנים האחרונות את פעילות Gemini גם ל-Large Language Models ול-Vision-Language Models.
בינואר 2026 דיווחה החברה על הפעלת מודל Gemma-3 12B על מערכת Gemini-II עבור Multimodal Inference הכולל Video ו-Text.
החברה מתמקדת במיוחד במדד Time-to-First-Token עבור מערכות Edge שבהן נדרשת תגובה מהירה בזמן אמת.
Edge AI הוא אחד מתחומי המיקוד המרכזיים של Gemini-II.
במקום להעביר את כל הנתונים ל-Cloud, Edge AI מבצע חלק או את כל העיבוד סמוך למקור הנתונים.
GSI מציגה את Gemini-II כמעבד בעל צריכת הספק נמוכה יחסית המיועד למערכות שבהן מגבלות Power ו-Cooling אינן מאפשרות שימוש במאיצי GPU גדולים.
בשנת 2025 הגדירה GSI את שוק הרחפנים כאחד מתחומי היעד הראשונים של Gemini-II עבור Physical AI.
רחפנים דורשים עיבוד Video, Object Recognition, Navigation ו-Situational Awareness תחת מגבלות משקל וצריכת חשמל.
החברה מפתחת פתרונות Edge המבוססים על Gemini-II עבור עיבוד כזה.
GSI מפתחת גם שימושים ל-Gemini-II במערכות Security ו-Surveillance.
בינואר 2026 הודיעה החברה על Proof-of-Concept יחד עם G2 Tech עבור מערכת Autonomous Perimeter Security.
המערכת משלבת Cameras ו-Drones לצורך Monitoring, Detection ו-Response בזמן אמת.
Synthetic Aperture Radar, או SAR, הוא אחד מתחומי ה-HPC שאותם מציגה GSI עבור ה-APU.
SAR משתמש בעיבוד אותות מורכב כדי ליצור תמונות Radar ברזולוציה גבוהה.
החברה מפתחת אלגוריתמים המבצעים חלק מפעולות עיבוד SAR על Gemini באמצעות Compute-in-Memory.
GSI מציגה גם GPS-Denied Navigation כאחד היישומים האפשריים של Gemini.
מערכות מסוג זה מנסות להעריך מיקום ותנועה גם כאשר אות GPS אינו זמין או אינו אמין.
החברה מפתחת את ה-APU עבור עיבוד מקביל של מידע מחיישנים ומאגרי נתונים לצורך יישומים מסוג זה.
Vector Search ו-Similarity Search משמשים גם במחקר תרופות וב-Cheminformatics.
GSI מציגה את Gemini עבור חיפוש והשוואה של מבנים מולקולריים או Representations שלהם במאגרי נתונים גדולים.
ה-APU מתאים במיוחד לחיפושים שבהם יש לבצע מספר גדול מאוד של השוואות במקביל.
Networking ו-Telecommunications הם השווקים ההיסטוריים המרכזיים של זיכרונות GSI.
Routers, Switches, Wireless Base Stations ו-Network Access Equipment משתמשים ב-SRAM מהיר לצורך Buffers, Lookup Tables, Packet Processing ופעולות Control.
משפחות SigmaQuad ו-SigmaDDR פותחו במיוחד עבור מערכות הדורשות Bandwidth גבוה ו-Latency נמוך.
ציוד Test and Measurement הוא שוק נוסף עבור SRAM של GSI.
מערכות Measurement מהירות דורשות לעיתים Memory זמני בעל Latency נמוך לצורך Acquisition, Buffering ועיבוד נתונים.
החברה מציינת תחום זה כאחד משוקי היעד העיקריים של פעילות ה-SRAM הקיימת שלה.
GSI מספקת SRAM גם לשוק Industrial.
מערכות Control, Automation וציוד Embedded תעשייתי משתמשים בזיכרונות מהירים במערכות שבהן נדרש זמן תגובה קבוע ורוחב פס גבוה.
Automotive הוא אחד מתחומי היישום שבהם מופיעים מוצרי SRAM של GSI.
החברה אינה מציגה Automotive כתחום המרכזי ביותר בפעילותה, אך זיכרונותיה משמשים במערכות שבהן נדרשים SRAM מהיר ו-Latency נמוך.
Medical הוא שוק נוסף שמציינת GSI עבור מוצרי הזיכרון שלה.
ציוד רפואי עתיר Data Acquisition ועיבוד בזמן אמת יכול להשתמש ב-SRAM מהיר לצורך Buffering ו-Processing.
GSI מספקת לצד Gemini חומרת Development, Libraries, Drivers ו-APIs.
החברה מציעה PCIe Development Platform המאפשרת למפתחים ול-System Integrators לבצע Evaluation של Gemini-II ולפתח יישומי AI ו-HPC.
התוכנה היא חלק חשוב מהאסטרטגיה של החברה משום שארכיטקטורת Associative Processing שונה מהותית מתכנות של CPU או GPU רגיל.
GSI מחזיקה בפורטפוליו פטנטים הקשור הן לטכנולוגיות Memory והן ל-Associative Processing.
נכון ל-2026 החברה מציינת יותר מ-150 פטנטים מאושרים.
הקניין הרוחני של Gemini עוסק בין היתר ב-Compute-in-Memory, Associative Search ו-Parallel Processing.
GSI Technology מפעילה פעילות גם בישראל.
בדוח השנתי לשנת הכספים 2026 מציינת החברה פעילות ב-Sunnyvale שבקליפורניה וכן פעילות בטאיוואן ובישראל.
הפעילות בישראל קשורה בין היתר לפיתוח טכנולוגיית ה-Associative Processing של החברה.
המטה הראשי של GSI Technology נמצא ב-Sunnyvale, California.
החברה מפעילה בנוסף פעילות בטאיוואן ובישראל ומערך מכירות ותמיכה בשווקים בינלאומיים.
מאחר שהחברה פועלת במודל Fabless, שרשרת הייצור שלה מבוססת על Foundries, Packaging ו-Test Partners חיצוניים.
GSI Technology משלבת כיום שתי פעילויות שונות אך קשורות טכנולוגית. הפעילות הוותיקה מבוססת על SRAM מהיר עבור Networking, Telecommunications, Test Equipment, Aerospace ויישומים נוספים, ואילו הפעילות החדשה משתמשת בידע של החברה בתכנון Memory Arrays כדי לבצע חישוב ישירות בתוך הזיכרון באמצעות Gemini APU.
החברה ממשיכה לפתח את קווי SigmaQuad ו-SigmaDDR לצד Radiation-Hardened Memory, ובמקביל משקיעה במסחור Gemini-II עבור Edge AI, Vector Search ו-High-Performance Computing. המבנה הזה הופך את GSI ליצרנית שמתמקדת לא רק באחסון מידע בזיכרון, אלא גם בשימוש במערך הזיכרון עצמו כחלק ממערכת החישוב.
הזינו את המק"ט של היצרן וראו את כל הצעות המפיצים במסך אחד, כולל מלאי זמין, מדרגות מחיר לפי כמות וזמני אספקה.
להשוואת מחירים ומלאיבנו רשימת רכיבים עם כמויות, ושלחו בקשת הצעת מחיר לספקים שתבחרו בפעולה אחת.
ליצירת BOM