บริษัทออกแบบเซมิคอนดักเตอร์ TetraMem ในย่านซิลิคอนวัลเลย์ ประกาศว่าแพลตฟอร์ม SoC MLX 200 ซึ่งขับเคลื่อนด้วยชิป RRAM ขนาด 22 นาโนเมตรจาก TSMC ได้ทำการทดสอบเลื่อนขั้นการผลิต (流片) การผลิต และการตรวจสอบเรียบร้อยแล้ว เทคโนโลยีใหม่นี้สามารถประมวลผลได้โดยตรงภายในแถวหน่วยความจำ (memory array) ช่วยแก้ข้อจำกัดด้านการส่งข้อมูล การใช้พลังงาน และการระบายความร้อนที่ Edge AI เผชิญอยู่ โดยมีกรณีการใช้งานรวมถึงอุปกรณ์สวมใส่ การประมวลผลเสียง และอื่น ๆ ตัวอย่างคาดว่าจะเริ่มจัดส่งในช่วงครึ่งหลังของปีนี้
การคำนวณในหน่วยความจำช่วยรับมือคอขวดการส่งข้อมูลแบบดั้งเดิม
ปริมาณงานของ AI เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทำให้ประสิทธิภาพของระบบถูกจำกัดด้วยการส่งผ่านข้อมูลระหว่างหน่วยความจำและหน่วยประมวลผล การคำนวณในหน่วยความจำแบบจำลอง (simulated in-memory computing) เสนอแนวทางที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง โดยสามารถดำเนินการคำนวณภายในแถวหน่วยความจำโดยตรง ลดการส่งผ่านข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพ และ TetraMem ได้นำแพลตฟอร์ม MLX200 มารวมเข้ากับแถว RRAM แบบหลายระดับ (multi-level RRAM) และเอนจิ้นการคำนวณแบบสัญญาณผสม (mixed-signal) เพื่อให้ทำการคำนวณเวกเตอร์แบบมีอัตราทำงานสูงในหน่วยความจำ พร้อมทั้งยังคงความเข้ากันได้กับกระบวนการผลิต CMOS รุ่นล้ำสมัย
ข้อได้เปรียบทางเทคนิคของการนำ RRAM หลายระดับเข้ามาในกระบวนการ 22 นาโนเมตรของ TSMC
เทคโนโลยี Memory RRAM แบบหลายระดับที่ได้รับการยืนยันบนกระบวนการ 22 นาโนเมตรของ TSMC ในด้านกระบวนการผลิตนั้น แสดงให้เห็นถึงความเข้ากันได้สูงกับ CMOS ในด้านสมรรถนะการประมวลผล มีคุณลักษณะการทำงานแรงดันต่ำและกระแสต่ำ อีกทั้งยังมีความสามารถในการเก็บรักษาข้อมูลที่มั่นคงและความทนทาน นอกจากนี้ เทคโนโลยีดังกล่าวยังรองรับความหนาแน่นของหน่วยความจำและการประมวลผลที่สูงขึ้น ผลการทดสอบชิปในระยะแรกชี้ว่าแต่ละแถวมีความสอดคล้องกันอย่างสูง สะท้อนว่าการออกแบบแนวทางนี้มีความเป็นไปได้ทางเชิงพาณิชย์สำหรับการใช้งานหน่วยความจำ
ความก้าวหน้าด้านเทคโนโลยีครั้งนี้ต่อยอดจากแพลตฟอร์ม MX 100 ที่ TetraMem เคยผลิตมาก่อนบนกระบวนการผลิต CMOS ขนาด 65 นาโนเมตรจาก TSMC บริษัทเคยพิสูจน์แล้วว่าอุปกรณ์ RRAM แบบหลายระดับมีระดับค่าการนำไฟฟ้านับเป็นพัน ๆ ระดับ งานวิจัยเชิงวิชาการที่เกี่ยวข้องเคยตีพิมพ์ในนิตยสาร Nature เมื่อเดือนมีนาคม 2023 ความสำเร็จในระยะแรกจะถูกขยายไปสู่กระบวนการผลิตที่ก้าวหน้ายิ่งขึ้น นับตั้งแต่ปี 2019 TetraMem ได้ร่วมมือกับ TSMC เพื่อพัฒนาและผลักดันงานวิจัยด้าน RRAM
แผนการพัฒนากรณีการใช้งาน Edge AI
แพลตฟอร์ม Tetra MLX 200 และ MLX 201 ออกแบบมาเพื่อ Edge AI ที่มีความอ่อนไหวต่อการใช้พลังงานและความหน่วง โดยกรณีการใช้งานได้แก่ การประมวลผลเสียงและสัญญาณเสียง อุปกรณ์สวมใส่ ระบบ IoT และระบบเซนเซอร์ที่ต้องทำงานอย่างต่อเนื่อง TetraMem คาดว่าจะเริ่มให้ตัวอย่างในช่วงครึ่งหลังของปี พร้อมกับเปิดให้มีการประเมินใบอนุญาตสำหรับทรัพย์สินทางปัญญา (IP) หน่วยความจำ RRAM แบบหลายชั้นด้วยเช่นกัน Glenn Ge 博士 ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ TetraMem กล่าวว่า ความสัมพันธ์การร่วมมือกับ TSMC มายาวนานของบริษัทเป็นหลักฐานว่าแนวสถาปัตยกรรม RRAM แบบหลายระดับสามารถเปลี่ยนให้เป็นชิปเพื่อการพาณิชย์บนกระบวนการผลิตที่ทันสมัยได้จริง และจะมอบการใช้งานจริงสำหรับ Edge AI ในยุคถัดไป
บทความนี้ “Edge AI พัฒนาแบบก้าวกระโดด: TetraMem เปิดตัวความสำเร็จแพลตฟอร์ม MLX200 ที่สร้างบนชิป 22 นาโนเมตรของ TSMC” ปรากฏครั้งแรกใน 鏈新聞 ABMedia
