La société de conception de semi-conducteurs TetraMem, basée à Silicon Valley, a annoncé que sa plateforme SoC MLX 200, prenant en charge des puces RRAM multi-niveaux fabriquées sur un procédé de 22 nm de TSMC, avait achevé avec succès le tape-out, la fabrication et la validation. Cette nouvelle technologie permet d’exécuter directement des calculs dans le tableau de mémoire, ce qui répond aux limites de transmission des données, de consommation électrique et de dissipation thermique auxquelles l’intelligence artificielle de périphérie est confrontée. Les cas d’usage incluent les dispositifs portables et le traitement de la voix. Les échantillons devraient être expédiés au cours du second semestre de cette année.
Comment l’informatique en mémoire surmonte le goulot d’étranglement de la transmission
Avec l’augmentation continue des charges de travail de l’intelligence artificielle, la performance des systèmes est limitée par le transfert de données entre la mémoire et les unités de calcul. L’informatique en mémoire simulée propose une approche radicalement différente : elle exécute les calculs directement au sein du tableau de mémoire, réduisant le transfert de données et améliorant l’efficacité. La plateforme MLX200 de TetraMem intègre un tableau RRAM multi-niveaux et un moteur de calcul à signaux mixtes, permettant de réaliser dans la mémoire des opérations matricielles vectorielles à haut débit tout en conservant la compatibilité avec les procédés CMOS avancés.
Avantages techniques de l’introduction de la RRAM multi-niveaux sur le procédé 22 nm de TSMC
Avec la technologie Memory RRAM multi-niveaux validée sur le procédé 22 nm de TSMC, des performances élevées de compatibilité CMOS sont observées au niveau du procédé. En termes de performances de calcul, elle présente des caractéristiques de fonctionnement à faible tension et à faible courant, avec une capacité de conservation des données et une durabilité solides. De plus, cette technologie prend en charge des densités plus élevées de mémoire et de calcul. Les résultats initiaux des tests des puces montrent une forte cohérence fonctionnelle entre les différents tableaux, confirmant la viabilité commerciale de cette approche de conception dans les applications mémoire.
Cette avancée technologique s’appuie sur la base de la plateforme MX 100, auparavant fabriquée par TetraMem avec un procédé CMOS de 65 nm de TSMC. La société avait déjà démontré que les dispositifs RRAM multi-niveaux possèdent des milliers de niveaux de conductance ; des recherches académiques associées ont été publiées dans Nature en mars 2023. Les résultats préliminaires permettront d’étendre la technologie vers des procédés plus avancés. Depuis 2019, TetraMem collabore avec TSMC pour développer la recherche sur la technologie RRAM.
Plan de développement pour les cas d’usage de l’intelligence artificielle de périphérie
Les plateformes Tetra MLX 200 et MLX 201 sont principalement conçues pour l’intelligence artificielle de périphérie (Edge AI) où la sensibilité à la consommation électrique et à la latence est élevée. Les cas d’usage incluent le traitement de la voix et de l’audio, les dispositifs portables, les systèmes IoT, ainsi que les systèmes de capteurs nécessitant un fonctionnement continu. TetraMem prévoit de commencer à fournir des échantillons au cours du second semestre de cette année, et ses droits de propriété intellectuelle (IP) de mémoire RRAM multi-couches seront également proposés à l’évaluation sous licence en parallèle. Le cofondateur et PDG de TetraMem, le Dr Glenn Ge, a déclaré que la relation de longue date de l’entreprise avec TSMC prouve la faisabilité de la conversion de l’architecture RRAM multi-niveaux en puces commerciales de procédés avancés, offrant des usages concrets pour la prochaine génération d’intelligence artificielle de périphérie.
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