SK hynix, TetraMem и Университет Южной Калифорнии представили экспериментальный мемристорный IMC-чип для периферийных AI-устройств. Вычисления выполняются непосредственно в массивах памяти, что уменьшает обмен данными с внешней памятью и энергопотребление при инференсе компактных нейросетей.
Система-на-кристалле объединяет встроенный контроллер RISC-V и десять вычислительных блоков. Девять NPU используют обычные мемристорные кроссбары 256 × 256, а отдельный DWC-ускоритель построен на восьми зигзагообразных массивах 252 × 28 для параллельной обработки 28 свёрток 3 × 3.
Мемристорные ячейки интегрированы поверх 65-нм CMOS по межсоединительному процессу. В тесте Visual Wake Words прототип показал точность 80,36%, сопоставимую с 4-битной программной моделью, и энергоэффективность 21,3 TOPS/Вт при частоте 100 МГц.
При этом заявленные 2,54 TOPS остаются расчётным максимумом: в демонстрации были задействованы только шесть из десяти NPU. Для разработчиков edge AI работа важна прежде всего как подтверждение жизнеспособности аналоговых вычислений в памяти и специализированного ускорения depthwise convolution, а не как готовый серийный процессор.
Для подбора памяти и сопутствующей компонентной базы смотрите раздел Микросхемы памяти в каталоге ООО «Телеметрия».
