Avanço da Edge AI: TetraMem publica resultados do MLX200 com plataforma construída em chips de 22 nm da TSMC

A empresa de design de semicondutores TetraMem, com sede no Vale do Silício, anunciou que sua plataforma SoC MLX 200, baseada em um chip de RRAM de 22 nm da TSMC, já concluiu com sucesso o tape-out, a fabricação e a validação. Esta nova tecnologia permite executar operações diretamente dentro da matriz de memória, ajudando a resolver limitações de transmissão de dados, consumo de energia e dissipação de calor enfrentadas pela IA de borda. Os casos de uso incluem dispositivos vestíveis, processamento de voz e outros. As amostras devem ser enviadas ainda neste segundo semestre.

Como a computação na memória supera o gargalo da transmissão tradicional

Com a expansão contínua das cargas de trabalho de IA, o desempenho dos sistemas é limitado pelas transferências de dados entre a memória e as unidades de computação. A simulação de computação na memória oferece uma abordagem bem diferente: em vez de mover dados, ela executa cálculos diretamente no interior da matriz de memória, reduzindo a transmissão de dados e melhorando a eficiência. A plataforma MLX200 da TetraMem integra matrizes RRAM multicamadas e um mecanismo de computação de sinais mistos, permitindo realizar operações vetoriais com alta taxa de transferência dentro da memória, mantendo compatibilidade com processos CMOS avançados.

Vantagens da introdução de RRAM multicamadas no processo de 22 nm da TSMC

A tecnologia de Memory RRAM multicamadas, verificada com o processo de 22 nm da TSMC, demonstra alta compatibilidade com CMOS no que se refere ao processo. Em termos de desempenho de computação, apresenta características de operação com baixa tensão e baixa corrente, além de oferecer uma capacidade de retenção de dados e durabilidade sólidas. Além disso, a tecnologia suporta maior densidade de memória e de computação. Os resultados iniciais dos testes de chips indicam alta consistência funcional entre as diversas matrizes, comprovando a viabilidade comercial desse método de projeto para aplicações de memória.

Este avanço tecnológico é construído sobre a base da plataforma MX 100 da TetraMem, fabricada anteriormente com processo CMOS de 65 nm da TSMC. A empresa já havia comprovado que dispositivos RRAM multicamadas possuem milhares de níveis de condutância; pesquisas acadêmicas relacionadas foram publicadas na revista Nature em março de 2023. Os resultados preliminares serão estendidos para processos ainda mais avançados. Desde 2019, a TetraMem colabora com a TSMC para desenvolver e impulsionar pesquisas na tecnologia RRAM.

Planejamento de desenvolvimento para casos de uso de IA de borda

As plataformas Tetra MLX 200 e MLX 201 são voltadas principalmente para IA de borda (Edge AI), onde sensibilidade a consumo de energia e latência é alta. Os casos de uso incluem processamento de voz e de áudio, dispositivos vestíveis, sistemas de IoT e sistemas de sensores que precisam operar continuamente. A TetraMem prevê começar a fornecer amostras no segundo semestre deste ano; ao mesmo tempo, seus direitos de propriedade intelectual (IP) de memória de RRAM multicamadas também serão disponibilizados para avaliação e licenciamento. O cofundador e CEO da TetraMem, o Dr. Glenn Ge, afirmou que a parceria de longa data entre a empresa e a TSMC demonstra a viabilidade de transformar a arquitetura de RRAM multicamadas em chips comerciais de processos avançados, oferecendo aplicações reais para a próxima geração de IA de borda.

Este artigo 發展：TetraMem發表基於台積電22奈米晶片搭建平台MLX200成果 foi publicado pela primeira vez em 鏈新聞 ABMedia.