Perusahaan desain semikonduktor TetraMem yang berbasis di Silicon Valley mengumumkan bahwa platform SoC MLX 200 yang memakai chip RRAM 22 nanometer dari TSMC telah berhasil menyelesaikan proses tape-out, manufaktur, dan verifikasi. Teknologi baru ini memungkinkan komputasi langsung dijalankan di dalam array memori, sehingga dapat mengatasi batasan terkait transmisi data, konsumsi daya, dan manajemen panas yang dihadapi AI untuk perangkat tepi. Skenario penerapannya mencakup perangkat wearable, pemrosesan suara, dan lainnya. Sampel diperkirakan mulai dikirim pada paruh kedua tahun ini.
Bagaimana komputasi memori mengatasi bottleneck transmisi tradisional
Beban kerja AI terus berkembang, sehingga kinerja sistem dibatasi oleh transmisi data antara unit memori dan unit komputasi. Simulasi komputasi memori menawarkan pendekatan yang berbeda: menjalankan perhitungan langsung di dalam array memori, mengurangi transmisi data, serta meningkatkan efisiensi. Platform MLX200 TetraMem mengintegrasikan array RRAM multi-level dan mesin komputasi mixed-signal, yang memungkinkan komputasi matriks vektor ber-throughput tinggi di dalam memori, sekaligus tetap kompatibel dengan proses CMOS mutakhir.
Keunggulan teknis TSMC 22 nanometer yang memakai RRAM multi-level
Teknologi Memory RRAM multi-level yang divalidasi pada proses 22 nanometer TSMC menunjukkan kompatibilitas CMOS yang tinggi dalam aspek proses. Dari sisi performa komputasi, ia memiliki karakteristik operasi tegangan rendah dan arus rendah, dengan kekuatan penyimpanan data dan daya tahan yang stabil. Selain itu, teknologi ini mendukung kepadatan memori dan komputasi yang lebih tinggi. Hasil pengujian chip awal menunjukkan fungsionalitas tiap array memiliki konsistensi yang tinggi, membuktikan kelayakan komersial metode desain ini dalam aplikasi memori.
Kemajuan teknologi ini dibangun di atas platform MX 100 yang sebelumnya dibuat TetraMem berbasis proses CMOS 65 nanometer dari TSMC. Perusahaan tersebut sebelumnya telah membuktikan bahwa perangkat RRAM multi-level memiliki ribuan level konduktansi; riset akademis terkait diterbitkan pada Maret 2023 di jurnal Nature. Hasil awal akan diperluas ke proses yang lebih maju. Sejak 2019, TetraMem bekerja sama dengan TSMC untuk mengembangkan dan mendorong riset teknologi RRAM.
Rencana pengembangan skenario aplikasi AI perangkat tepi
Platform Tetra MLX 200 dan MLX 201 terutama dirancang untuk Edge AI yang sensitif terhadap konsumsi daya dan latensi. Skenario penerapannya mencakup pemrosesan suara dan audio, perangkat wearable, sistem IoT, serta sistem sensor yang perlu beroperasi secara berkelanjutan. TetraMem berencana mulai menyediakan sampel pada paruh kedua tahun ini, sekaligus memberikan lisensi evaluasi untuk kekayaan intelektual memori RRAM berlapisnya. Glenn Ge, PhD, co-founder sekaligus CEO TetraMem, menyatakan hubungan kerja sama perusahaan dengan TSMC selama bertahun-tahun membuktikan kelayakan bahwa arsitektur RRAM multi-level dapat diwujudkan menjadi chip komersial pada proses manufaktur yang lebih maju, sekaligus menyediakan kegunaan nyata bagi AI perangkat tepi generasi berikutnya.
Artikel ini tentang Terobosan perkembangan Edge AI: TetraMem merilis hasil platform MLX200 berbasis chip 22 nanometer TSMC pertama kali muncul di Lianews ABMedia.
Penafian: Informasi di halaman ini dapat berasal dari pihak ketiga dan tidak mewakili pandangan atau opini Gate. Konten yang ditampilkan hanya untuk tujuan referensi dan bukan merupakan nasihat keuangan, investasi, atau hukum. Gate tidak menjamin keakuratan maupun kelengkapan informasi dan tidak bertanggung jawab atas kerugian apa pun yang timbul akibat penggunaan informasi ini. Investasi aset virtual memiliki risiko tinggi dan rentan terhadap volatilitas harga yang signifikan. Anda dapat kehilangan seluruh modal yang diinvestasikan. Harap pahami sepenuhnya risiko yang terkait dan buat keputusan secara bijak berdasarkan kondisi keuangan serta toleransi risiko Anda sendiri. Untuk detail lebih lanjut, silakan merujuk ke
Penafian.
