أعلنت شركة تصميم أشباه موصلات TetraMem ومقرها في وادي السيليكون، عن نجاحها في إتمام الشريط التجريبي (تَبْكيك/إنتاج الشرائح) والتصنيع والتحقق، عبر منصة SoC MLX 200 المعتمدة على شريحة RRAM بتقنية 22 نانومتر من TSMC. تتيح هذه التقنية الجديدة إجراء عمليات مباشرة داخل مصفوفات الذاكرة، ما يساهم في معالجة قيود نقل البيانات واستهلاك الطاقة والتبديد الحراري التي تواجه ذكاءً اصطناعيًا على الحافة. تشمل حالات الاستخدام الأجهزة القابلة للارتداء ومعالجة الصوت، ومن المتوقع شحن العينات في النصف الثاني من هذا العام.
كيف يتغلب الحوسبة داخل الذاكرة على عنق الزجاجة في النقل
مع استمرار اتساع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي، تتأثر كفاءة النظام بحدود نقل البيانات بين الذاكرة ووحدات الحوسبة. توفر الحوسبة داخل الذاكرة أسلوبًا مختلفًا جذريًا؛ إذ يمكنها تنفيذ الحسابات داخل مصفوفة الذاكرة نفسها، بما يقلل انتقال البيانات ويزيد الكفاءة. تجمع منصة MLX200 من TetraMem بين مصفوفات RRAM متعددة المستويات ومحرك حوسبة للدوائر المختلطة الإشارة، بما يتيح عمليات مصفوفية متجهية عالية الإنتاجية داخل الذاكرة، مع الحفاظ على التوافق مع عمليات CMOS المتقدمة.
المزايا التقنية لإدخال RRAM متعدد المستويات في عملية TSMC عند 22 نانومتر
تُظهر تقنية الذاكرة متعددة المستويات RRAM Memory، التي تم التحقق منها بناءً على عملية TSMC عند 22 نانومتر، توافقًا عاليًا مع CMOS من منظور عملية التصنيع. وعلى صعيد الأداء الحاسوبي، تتمتع بخصائص تشغيل عند جهد وتيار منخفضين، إلى جانب قدرة حفظ بيانات متينة ومتانة. علاوة على ذلك، تدعم التقنية كثافة أعلى للذاكرة والحوسبة. وتُظهر نتائج الاختبارات الأولية للشرائح أن وظائف كل مصفوفة متسقة بدرجة عالية، ما يؤكد الجدوى التجارية لطريقة التصميم هذه في تطبيقات الذاكرة.
تستند هذه التطورات التقنية إلى منصة MX 100 السابقة لدى TetraMem التي تم تصنيعها باستخدام عملية CMOS عند 65 نانومتر من TSMC. وقد ثبت للشركة سابقًا أن أجهزة RRAM متعددة المستويات تمتلك آلافًا من مستويات التوصيل، ونشرت أبحاث أكاديمية ذات صلة في مارس 2023 ضمن مجلة Nature. ستقوم النتائج الأولية بتوسيع التقنية إلى عمليات أكثر تقدمًا. ومنذ عام 2019، تتعاون TetraMem مع TSMC في تطوير وتعزيز أبحاث تقنية RRAM.
خارطة طريق لتطوير حالات استخدام ذكاء اصطناعي على الحافة
تركز منصتا Tetra MLX 200 وMLX 201 بشكل أساسي على ذكاء اصطناعي على الحافة (Edge AI) شديد الحساسية من حيث استهلاك الطاقة وزمن الاستجابة. وتشمل حالات الاستخدام معالجة الصوت والوسائط الصوتية، والأجهزة القابلة للارتداء، وأنظمة إنترنت الأشياء، إضافة إلى أنظمة استشعار تحتاج إلى العمل بشكل مستمر. تتوقع TetraMem بدء توفير العينات في النصف الثاني من هذا العام، كما سيتم فتح ترخيص تقييم حقوق الملكية الفكرية (IP) للذاكرة متعددة الطبقات من RRAM بالتزامن. قال الدكتور Glenn Ge، المؤسس المشارك والمدير التنفيذي لدى TetraMem، إن علاقة الشركة الممتدة مع TSMC على مدار سنوات عدة تُثبت إمكانية تحويل بنية RRAM متعددة المستويات إلى شرائح تجارية ضمن عمليات تصنيع متقدمة، وتوفر استخدامات فعلية للذكاء الاصطناعي على الحافة من الجيل التالي.
ظهرت هذه المقالة بعنوان: ابتكار حافة AI يحقق قفزة: TetraMem تطلق إنجاز منصة MLX200 المبنية على شريحة TSMC بتقنية 22 نانومتر، لأول مرة في موقع ABMedia في قسم أخبار السلسلة.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
