Прорив у розвитку Edge AI: TetraMem опублікувала результати MLX200-платформи, створеної на основі чипа TSMC 22 нм

Розташована в Силіконовій долині напівпровідникова проєктувальна компанія TetraMem оголосила, що платформа SoC MLX 200, створена на базі чипів RRAM на 22-нанометрових чипах TSMC, успішно завершила tape-out, виробництво та верифікацію. Ця нова технологія дає змогу виконувати обчислення безпосередньо в масиві пам’яті, вирішуючи обмеження, з якими стикається edge AI, зокрема щодо передачі даних, споживання енергії та відведення тепла. Серед сценаріїв застосування — носимі пристрої, обробка голосу тощо. Зразки планують відвантажити в другій половині цього року.

Як обчислення в пам’яті долають вузьке місце традиційної передачі

Обсяги обчислювальних навантажень для штучного інтелекту постійно зростають, а продуктивність системи обмежується передаванням даних між блоками пам’яті та обчислень. Моделювання обчислень у пам’яті пропонує принципово інший підхід: обчислення виконуються безпосередньо всередині масиву пам’яті, що зменшує обсяг передавання даних і підвищує ефективність. Платформа MLX200 від TetraMem інтегрує багаторівневі масиви RRAM і рушій обробки змішаних сигналів, даючи змогу реалізувати високопропускні векторно-матричні операції в пам’яті та водночас зберігати сумісність із передовими CMOS-виробничими процесами.

Переваги технології багаторівневого RRAM у впровадженні на 22-нанометровому процесі TSMC

Багаторівнева RRAM Memory технологія, підтверджена на 22-нанометровому процесі TSMC, у частині виробничого процесу демонструє високу сумісність із CMOS. За показниками обчислень вона має властивості роботи за низької напруги та низького струму, а також забезпечує надійну здатність зберігання даних і довговічність. Крім того, ця технологія підтримує вищу щільність пам’яті та обчислень. Результати тестів стартових чипів показали, що функціональність різних масивів є дуже узгодженою, підтверджуючи комерційну доцільність такого підходу до проєктування в застосуваннях пам’яті.

Цей прогрес технології ґрунтується на попередній платформі MX 100, яку TetraMem виготовляла на основі CMOS-процесу TSMC на 65 нанометрів. Раніше компанія вже підтвердила, що багаторівневі пристрої RRAM мають тисячі рівнів провідності; пов’язані академічні дослідження виходили в березні 2023 року в журналі Nature. Отримані напрацювання команда розширює на більш передові виробничі процеси. Починаючи з 2019 року, TetraMem співпрацює з TSMC для розвитку досліджень технологій RRAM.

План розвитку сценаріїв застосування edge AI

Платформи Tetra MLX 200 і MLX 201 створені насамперед для edge AI (Edge AI), де висока чутливість до споживання енергії та затримки. Сценарії застосування включають обробку мовлення та аудіо, носимі пристрої, системи IoT, а також сенсорні системи, яким потрібно безперервне функціонування. TetraMem планує почати надавати зразки в другій половині цього року, а також паралельно відкриватиме оцінку та ліцензування своїх патентних прав на багаторівневу RRAM-пам’ять (IP). Доктор Glenn Ge, співзасновник і CEO TetraMem, заявив, що багаторічна співпраця компанії з TSMC доводить доцільність перетворення архітектури багаторівневого RRAM у комерційні чипи для передових виробничих процесів та забезпечує реальне застосування для наступного покоління edge AI.

Ця стаття Edge AI breakthrough development: TetraMem оприлюднила результати платформи MLX200 на базі чипа TSMC на 22 нанометри вперше з’явилася на ABMedia у рубриці 鏈新聞 ABMedia.