加利福尼亚州圣荷西市和韩国宜兴市——TetraMem公司，模拟内存计算（A-IMC）技术的领导者，和全球领先的人工智能内存及半导体技术公司SK hynix，今天宣布成功完成了一项联合技术合作，重点是发表他们的研究论文《基于忆阻器的内存计算SoC与高效的深度卷积》，该论文出现在《先进智能系统》期刊上。该工作还被选为期刊封面特写，认可其技术创新和对下一代人工智能计算的潜在影响。 TetraMem和SK hynix：共同推进超越记忆墙的人工智能。本次合作结合了SK hynix在先进内存技术方面的专业知识和TetraMem的模拟内存计算平台，探索能够应对人工智能最紧迫挑战之一的新计算架构：降低与快速增长的人工智能工作负载相关的能耗和热限制。随着基础模型从数十亿个参数扩展到数万亿个参数，处理器和内存之间的数据移动已成为系统功耗、延迟和热挑战的主要贡献者。模拟内存计算（A-IMC）通过在模型权重所在的位置直接执行矩阵运算，根本性地解决了这个瓶颈，显著减少了数据移动，同时提高了系统级性能和能效——在AI模型权重所在的位置进行计算。已发表的研究展示了一种基于忆阻器的人工智能系统芯片（SoC），实现了高效的深度卷积，这是现代人工智能推理工作负载的重要构件。