Công ty thiết kế bán dẫn TetraMem có trụ sở tại Thung lũng Silicon công bố nền tảng SoC MLX 200 được trang bị chip RRAM 22 nm của TSMC đã hoàn tất thành công việc tape-out, sản xuất và xác minh. Công nghệ mới này cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trong mảng bộ nhớ, qua đó giải quyết các hạn chế về truyền dữ liệu, mức tiêu thụ điện năng và tản nhiệt mà AI biên (edge AI) đang gặp phải. Các ứng dụng bao gồm thiết bị đeo, xử lý giọng nói, v.v.; mẫu thử dự kiến sẽ được xuất xưởng trong nửa cuối năm nay.
Cách điện toán trong bộ nhớ khắc phục nút thắt truyền thống
Khối lượng công việc AI liên tục mở rộng, khiến hiệu năng hệ thống bị giới hạn bởi việc truyền dữ liệu giữa bộ nhớ và đơn vị tính toán. Điện toán trong bộ nhớ mô phỏng mang đến một phương pháp hoàn toàn khác: nó có thể thực hiện tính toán ngay bên trong chính mảng bộ nhớ, giảm lượng truyền dữ liệu và nâng cao hiệu quả. Nền tảng MLX200 của TetraMem tích hợp mảng RRAM đa cấp và bộ xử lý tính toán tín hiệu hỗn hợp (mixed-signal), cho phép hiện thực trong bộ nhớ các phép toán vectơ-ma trận băng thông cao, đồng thời vẫn duy trì khả năng tương thích với quy trình CMOS tiên tiến.
Ưu thế kỹ thuật của việc TSMC đưa RRAM đa cấp vào quy trình 22 nm
Công nghệ Memory RRAM đa cấp được xác minh dựa trên quy trình 22 nm của TSMC, về mặt quy trình, thể hiện mức độ tương thích cao với CMOS. Về hiệu suất tính toán, công nghệ có đặc tính hoạt động với điện áp và dòng điện thấp, đồng thời sở hữu độ bền dữ liệu lưu trữ ổn định. Ngoài ra, công nghệ hỗ trợ mật độ bộ nhớ và điện toán cao hơn. Kết quả thử nghiệm ban đầu cho thấy các mảng có mức độ nhất quán chức năng cao, qua đó khẳng định tính khả thi về mặt thương mại của phương pháp thiết kế này trong các ứng dụng bộ nhớ.
Tiến triển công nghệ này được xây dựng dựa trên nền tảng MX 100 trước đó của TetraMem, được sản xuất theo quy trình CMOS 65 nm của TSMC. Trước đây, công ty đã chứng minh các thiết bị RRAM đa cấp có hàng nghìn mức dẫn (conductance), và các nghiên cứu học thuật liên quan từng được công bố trên tạp chí Nature vào tháng 3 năm 2023. Kết quả giai đoạn đầu sẽ được mở rộng sang quy trình tiên tiến hơn. Kể từ năm 2019, TetraMem đã hợp tác với TSMC để phát triển nghiên cứu công nghệ RRAM.
Kế hoạch phát triển các kịch bản ứng dụng AI biên
Các nền tảng Tetra MLX 200 và MLX 201 chủ yếu nhắm tới Edge AI, nơi yêu cầu cao về độ nhạy công suất và độ trễ. Các kịch bản ứng dụng bao gồm xử lý giọng nói và âm thanh, thiết bị đeo, hệ thống IoT, cũng như các hệ thống cảm biến cần hoạt động liên tục. TetraMem dự kiến bắt đầu cung cấp mẫu thử từ nửa cuối năm nay; đồng thời giấy phép đánh giá (đấu giá) quyền sở hữu trí tuệ (IP) bộ nhớ RRAM nhiều lớp của công ty cũng sẽ được mở để cấp phép. Tiến sĩ Glenn Ge, đồng sáng lập kiêm CEO của TetraMem, cho biết mối quan hệ hợp tác nhiều năm của công ty với TSMC chứng minh rằng kiến trúc RRAM đa cấp có thể chuyển hóa thành các con chip thương mại trên quy trình tiên tiến, đồng thời mang lại ứng dụng thực tế cho thế hệ Edge AI tiếp theo.
Bài viết này lần đầu tiên xuất hiện trên Chuỗi tin ABMedia: “Edge AI đột phá phát triển: TetraMem công bố thành quả nền tảng MLX200 dựa trên chip 22 nm của TSMC”.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể đến từ bên thứ ba và không đại diện cho quan điểm hoặc ý kiến của Gate. Nội dung hiển thị trên trang này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành bất kỳ lời khuyên tài chính, đầu tư hoặc pháp lý nào. Gate không đảm bảo tính chính xác hoặc đầy đủ của thông tin và sẽ không chịu trách nhiệm cho bất kỳ tổn thất nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Đầu tư vào tài sản ảo tiềm ẩn rủi ro cao và chịu biến động giá đáng kể. Bạn có thể mất toàn bộ vốn đầu tư. Vui lòng hiểu rõ các rủi ro liên quan và đưa ra quyết định thận trọng dựa trên tình hình tài chính và khả năng chấp nhận rủi ro của riêng bạn. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm.
