【導讀】模擬內存計算(A-IMC)技術領導者TetraMem Inc.與全球AI存儲及半導體技術領軍企業SK hynix Inc.宣布，雙方成功完成聯合技術合作。其標志性成果是聯合研究論文《基于憶阻器的高效深度卷積內存計算SoC》(A Memristor-based In-Memory Computing SoC with Efficient Depthwise Convolution)在《先進智能系統》(Advanced Intelligent Systems)期刊上發表。該研究還被選為期刊封面文章，彰顯了其技術創新性以及對下一代AI計算的潛在影響。
此次合作匯集了SK hynix在先進存儲技術領域的專長與TetraMem的模擬內存計算平臺，旨在探索新型計算架構，以應對人工智能面臨的最緊迫挑戰之一：降低快速增長的AI工作負載所帶來的能耗和散熱限制。
隨著基礎模型的參數規模從數十億持續擴展至數萬億，處理器與存儲器之間的數據移動已成為系統功耗、延遲及散熱問題的主要誘因。模擬內存計算(A-IMC)采用了一種截然不同的架構來突破這一瓶頸：直接在模型權重所在的存儲位置執行矩陣運算——即在AI模型權重所在之處進行計算。這大幅減少了數據移動，同時提升了系統級性能和能效。
此次發表的研究展示了一款基于憶阻器的AI片上系統(SoC)，該系統實現了高效的深度卷積，這是現代AI推理工作負載的重要構建模塊。除了驗證模擬內存計算的可行性外，該項目還成功將新興存儲器件、電路設計、AI架構、軟件及系統優化整合至實用的半導體平臺中。
更為重要的是，該項目體現了SK hynix RTC與TetraMem團隊之間緊密的工程協作，雙方優勢互補，共同推進以存儲為中心的AI計算技術。
TetraMem首席執行官兼聯合創始人Glenn Ge表示：“我們很榮幸能與SK hynix共同慶祝這一重要里程碑。這一成就證明了半導體生態系統內緊密協作所能取得的豐碩成果。隨著AI的不斷演進，未來的突破不僅需要計算層面的創新，還需要存儲和系統架構的創新。我們相信，以存儲為中心的計算和模擬內存計算將成為解決未來AI能效和散熱挑戰日益重要的技術，我們期待與SK hynix繼續深化合作。”
SK hynix副總裁Soo Gil Kim表示：“我們很高興看到此次合作取得圓滿成功，并獲得《先進智能系統》的認可。該項目證明了探索創新存儲技術和新型計算架構對未來AI系統的價值。我們重視與TetraMem團隊的非凡合作，并期待在雙方共同關注的領域繼續開展技術交流?！?/p>
該研究被選為期刊封面文章，進一步凸顯了此次聯合成果的重要意義，以及以存儲為中心的計算在AI行業中日益增長的重要性。
展望未來，雙方公司均認識到，未來的AI基礎設施需要在存儲技術、計算架構和系統集成方面持續取得進展，以滿足對性能、能效和可持續計算不斷增長的需求?；诖舜魏献鞯某晒?，雙方期待探索更多技術合作機會，共同推進下一代AI計算技術的發展。
論文《基于憶阻器的高效深度卷積內存計算SoC》現已在《先進智能系統》期刊在線發表。
關于TetraMem
TetraMem Inc.是一家硅谷半導體公司，致力于開創基于多級憶阻器(RRAM)技術的模擬內存計算(A-IMC)。其以存儲為中心的AI計算平臺可為邊緣計算、企業級應用及未來的數據中心應用提供高性能、高能效的AI推理能力。
關于SK hynix
SK hynix Inc.是一家全球性半導體公司，也是HBM、NAND Flash及先進AI存儲解決方案的領先供應商。公司持續開發創新存儲技術，為全球下一代AI、高性能計算及以數據為中心的應用提供強大動力。
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