SK海力士与TetraMem推出用于节能边缘AI的实验性芯片

SK海力士与TetraMem联合南加州大学研究人员推出了一款基于忆阻器的实验性芯片，专为边缘AI设备设计。该方案采用存内计算（IMC）技术，能在存储阵列中直接执行计算，从而降低能耗并加速神经网络处理。

该芯片包含10个神经处理单元（NPU），其中一个针对深度卷积（DWC）进行了优化，DWC是MobileNet等轻量级模型的关键操作。其余九个NPU负责逐点和密集操作。为提升DWC效率，该模块采用锯齿形阵列拓扑，可并行执行28个独立的3×3卷积。

测试中，该芯片在100 MHz频率下能效高达21.3 TOPS/瓦，远超英伟达A100在INT8模式下的表现。然而，其实际性能仍存疑：峰值2.54 TOPS仅为微软Copilot+要求的十六分之一，且测试中未使用全部NPU。此外，忆阻器精度仅为2位，通过双通道架构进行补偿。

此次研发验证了忆阻器技术在边缘AI中的潜力，但仍需进一步研究以实现具有竞争力的性能。该芯片采用65纳米老旧工艺制造，也影响了其前景。