Avance del Edge AI: TetraMem presenta los resultados de MLX200, una plataforma construida sobre chips de 22 nm de TSMC

La empresa de diseño de semiconductores TetraMem, con sede en Silicon Valley, anunció que la plataforma SoC MLX 200, basada en un chip RRAM de nanómetros de TSMC, ha completado con éxito el tape-out, la fabricación y la verificación. Esta nueva tecnología permite ejecutar operaciones directamente dentro del arreglo de memoria, y puede resolver las limitaciones de transmisión de datos, consumo de energía y disipación de calor a las que se enfrenta la inteligencia artificial en el borde. Los casos de uso incluyen dispositivos portátiles, procesamiento de voz, entre otros. Se prevé que las muestras se envíen en la segunda mitad de este año.

Cómo el cómputo en memoria supera el cuello de botella de la transmisión tradicional

A medida que las cargas de trabajo de IA se expanden continuamente, el rendimiento del sistema se ve limitado por la transferencia de datos entre la memoria y las unidades de cómputo. El cómputo en memoria simulado ofrece un enfoque radicalmente diferente: puede ejecutar cálculos directamente dentro del arreglo de memoria, reduciendo la transferencia de datos y mejorando la eficiencia. La plataforma MLX200 de TetraMem integra arreglos multicapa de RRAM y un motor de computación de señales mixtas, lo que permite realizar operaciones de matrices vectoriales de alto rendimiento dentro de la memoria, manteniendo al mismo tiempo la compatibilidad con procesos CMOS avanzados.

Ventajas técnicas de la introducción de RRAM multicapa en el proceso de 22 nanómetros de TSMC

La tecnología de memoria RRAM multicapa verificada sobre el proceso de 22 nanómetros de TSMC, en términos de proceso, muestra alta compatibilidad con CMOS. En cuanto al rendimiento de cómputo, cuenta con características de operación de bajo voltaje y baja corriente, y posee solidez para la conservación de datos y durabilidad. Además, esta tecnología admite una mayor densidad tanto de memoria como de cómputo. Los resultados iniciales de pruebas de chips indican que la funcionalidad de cada arreglo presenta una alta consistencia, lo que confirma la viabilidad comercial de este enfoque de diseño en aplicaciones de memoria.

Este avance tecnológico se apoya en la plataforma MX 100 anterior de TetraMem, fabricada sobre el proceso CMOS de 65 nanómetros de TSMC. La compañía ya había demostrado en el pasado que los dispositivos RRAM multicapa cuentan con miles de niveles de conductancia; investigaciones académicas relacionadas se publicaron en marzo de 2023 en la revista Nature. Los logros previos trasladarán la tecnología a procesos más avanzados. Desde 2019, TetraMem colabora con TSMC para desarrollar e impulsar la investigación de la tecnología RRAM.

Plan de desarrollo para casos de uso de inteligencia artificial en el borde

Las plataformas Tetra MLX 200 y MLX 201 están diseñadas principalmente para inteligencia artificial en el borde (Edge AI) con alta sensibilidad a consumo de energía y latencia. Los casos de uso incluyen procesamiento de voz y audio, dispositivos portátiles, sistemas de IoT, y sistemas de sensores que requieren funcionamiento continuo. TetraMem prevé comenzar a proporcionar muestras en la segunda mitad de este año, mientras que sus derechos de propiedad intelectual de memoria inteligente de RRAM multicapa (IP) también se ofrecerán de manera simultánea para evaluación y licenciamiento. El cofundador y CEO de TetraMem, el doctor Glenn Ge, señaló que la relación de colaboración de la compañía con TSMC durante muchos años demuestra la viabilidad de transformar la arquitectura RRAM multicapa en chips comerciales de procesos avanzados, aportando usos reales para la próxima generación de inteligencia artificial en el borde.

Esta noticia, “Avance en el borde AI: TetraMem publica resultados de la plataforma MLX200 basada en el chip de 22 nanómetros de TSMC”, apareció por primera vez en la cadena de noticias ABMedia.