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Chips · 11 de jul. de 2026, 07:34 · 4 fontes

SK hynix & TetraMem demonstram chip edge-AI com memristor, eficiência de 21.3 TOPS/W para inferência leve

TetraMem Inc. e SK hynix anunciaram a conclusão bem-sucedida de uma colaboração de tecnologia conjunta, destacada pela publicação de seu artigo de pesquisa "A Memristor-based In-Memory Computing SoC with Efficient Depthwise Convolution" em Advanced Intelligent Systems, também selecionado como capa do jornal. O dispositivo foi projetado para acelerar a inferência de rede neural em modelos leves de IA enquanto consome uma fração da energia que GPUs ou NPUs de gama alta usariam.

O SoC atinge um máximo de cerca de 2,54 TOPS em um cenário de melhor caso teórico, que é 16X abaixo dos requisitos de Copilot+ da Microsoft. No entanto, o SoC oferece uma taxa de transferência de pico de 0,254 TOPS por NPU e alcança eficiência energética de 21,3 TOPS/W em 100 MHz e 11,9 TOPS/W em 400 MHz, superando a eficiência INT8 do A100 da Nvidia por uma ordem de magnitude. O chip opera em um processo de 65nm e usa 10 unidades de processamento neural, com uma dedicada à otimização de convolução em profundidade.

A arquitetura combina computacão em memória baseada em memristor (IMC) com conhecimento de fabricação de SK hynix. TetraMem substituiu crossbars convencionais com topologia em ziguezague, permitindo 28 convoluções 3×3 independentes executarem em paralelo enquanto usando 100% da matriz para armazenamento de peso. O design visa inferência de borda para modelos como MobileNet, abordando o desafio de mover computação de IA mais perto de dados enquanto reduz consumo de energia—uma restrição crítica para dispositivos IoT e borda.

Para profissionais: esta é uma demonstração de prova de conceito de computacão centric em memória, não um produto disponível. O limite teórico de 2,54 TOPS e o processo de 65nm sugerem viabilidade comercial limitada de curto prazo para implantações em larga escala. No entanto, a publicação de capa de jornal e colaboração de fornecedor sinalizam investimento de P&D crescente em arquiteturas em memória conforme o setor explora alternativas aos designs convencionais de GPU/NPU para cargas de trabalho de borda específicas. A afirmação de eficiência energética (21,3 TOPS/W) é significativa para dispositivos restritos por bateria se a manufatura escalar.

Fontes

Tudo que sustenta esta nota
  1. 01 Primary source businesswire.com
  2. 02 tomshardware.com tomshardware.com “SK hynix developed and fabricated the memristor devices and integrated the resistive switching cells on top of 65nm CMOS circuitry using its back-end process”
  3. 03 interestingengineering.com interestingengineering.com “The two companies announced the completion of a joint technology collaboration centered on an analog in-memory computing (A-IMC) system-on-chip designed to reduce energy use and data movement between processors and memory”
  4. 04 finance.yahoo.com finance.yahoo.com “The research paper was selected as the cover feature of the journal, highlighting its technical contribution to next-generation AI hardware”