Прорыв Edge AI в развитии: TetraMem представила результаты MLX200-платформы, построенной на чипе TSMC с техпроцессом 22 нм

Расположенная в Силиконовой долине компания по проектированию полупроводников TetraMem объявила, что платформа SoC MLX 200, построенная на чипе RRAM SoC, размещённом на базе 22-нм кристалла RRAM от TSMC, успешно завершила tape-out, производство и верификацию. Эта новая технология позволяет выполнять вычисления непосредственно в массиве памяти, что решает ограничения по передаче данных, энергопотреблению и отводу тепла, с которыми сталкивается периферийный ИИ. Сценарии применения включают носимые устройства, обработку речи и т. п.; образцы планируются к поставке во второй половине этого года.

Как вычисления в памяти помогают преодолеть узкие места традиционной передачи

Объём вычислительных задач ИИ постоянно растёт, и производительность систем упирается в ограничения по передаче данных между памятью и вычислительными блоками. Моделирование вычислений в памяти предлагает принципиально иной подход: расчёты выполняются непосредственно внутри массива памяти, снижая объём передачи данных и повышая эффективность. Платформа MLX200 от TetraMem интегрирует многоуровневые массивы RRAM и двигатель вычислений смешанных сигналов, позволяя реализовать высокопроизводительные векторные матричные операции прямо в памяти при сохранении совместимости с передовыми CMOS-процессами.

Преимущества технологии многоуровневого RRAM, внедрённой в 22-нм техпроцесс TSMC

Многоуровневая технология RRAM Memory, подтверждённая на базе 22-нм техпроцесса TSMC, в части технологического процесса демонстрирует высокую совместимость с CMOS. По вычислительным показателям она обладает особенностями работы при низком напряжении и низком токе, а также демонстрирует надёжную способность к сохранению данных и долговечность. Кроме того, технология поддерживает более высокую плотность памяти и вычислений. Результаты тестирования первых чипов показывают высокую согласованность функциональности между массивами, подтверждая коммерческую реализуемость такого подхода в применениях памяти.

Данный технологический прогресс опирается на более раннюю базу TetraMem — платформу MX 100, изготовленную на 65-нм CMOS-техпроцессе TSMC. Ранее компания уже подтверждала, что многоуровневые RRAM-устройства имеют тысячи уровней проводимости; соответствующие академические исследования были опубликованы в марте 2023 года в журнале Nature. Предыдущие результаты были развиты в сторону более продвинутого техпроцесса. С 2019 года TetraMem сотрудничает с TSMC, продвигая исследования RRAM-технологий.

План развития сценариев применения периферийного ИИ

Платформы Tetra MLX 200 и MLX 201 в первую очередь предназначены для периферийного ИИ (Edge AI) с высокой чувствительностью к энергопотреблению и задержке. Сценарии применения включают обработку речи и аудио, носимые устройства, системы IoT, а также сенсорные системы, требующие непрерывной работы. TetraMem планирует начать поставку образцов во второй половине этого года; одновременно её интеллектуальная собственность на многослойную RRAM-память (IP) будет доступна для оценки лицензирования. Доктор Glenn Ge, сооснователь и генеральный директор TetraMem, отметил, что многолетнее сотрудничество компании и TSMC подтверждает осуществимость преобразования архитектуры многоуровневого RRAM в коммерческие чипы на передовых техпроцессах, обеспечивая реальные применения для следующего поколения периферийного ИИ.

Эта статья «Прорыв в Edge AI: TetraMem представила результаты по платформе MLX200, построенной на 22-нм чипе TSMC» впервые появилась на цепочке новостей ABMedia.