TetraMem anuncia marco importante para SoC de computação analógica em memória RRAM multinível de 22 nm

A TetraMem Inc., empresa de semicondutores do Vale do Silício que desenvolve soluções de computação analógica em memória (IMC), anunciou hoje a conclusão bem-sucedida da fabricação (tape-out), produção e validação inicial em silício de sua plataforma MLX200, um sistema em chip (SoC) IMC analógico baseado em RRAM multinível de 22 nm.

Este comunicado de imprensa inclui multimédia. Veja o comunicado completo aqui: https://www.businesswire.com/news/home/20260516983557/pt/

Photograph of the MLX200 chip with a five-cent coin for size reference

Essa conquista representa um passo significativo rumo à comercialização de arquiteturas de computação analógica baseadas em tecnologias emergentes de memória não volátil, abordando os crescentes desafios de movimentação de dados, consumo de energia e restrições térmicas em sistemas de IA modernos.

À medida que as cargas de trabalho de IA continuam a escalar, o desempenho do sistema é cada vez mais limitado pelo custo de movimentação de dados entre as unidades de memória e computação. A computação analógica em memória oferece uma abordagem fundamentalmente diferente, realizando cálculos diretamente em matrizes de memória, reduzindo significativamente a movimentação de dados e melhorando a eficiência do sistema. A plataforma MLX200 da TetraMem integra matrizes RRAM multiníveis com mecanismos de computação de sinal misto para permitir operações de vetor-matriz de alto desempenho na memória, mantendo a compatibilidade com processos CMOS avançados.

A tecnologia RRAM multinível demonstrada no processo de 22 nm da TSMC oferece atributos essenciais para a implementação prática, incluindo compatibilidade com CMOS com complexidade de processo adicional mínima, operação com baixa tensão e baixa corrente, forte retenção e resistência, e alta capacidade multinível que suporta maior densidade de memória e computação. Os primeiros resultados em silício indicam funcionalidade consistente entre as matrizes, comprovando a viabilidade dessa abordagem tanto para memória não volátil incorporada quanto para aplicações de computação em memória.

Este marco se baseia no trabalho anterior da TetraMem na plataforma MX100, fabricada no processo CMOS de 65 nm da TSMC, onde a empresa demonstrou dispositivos RRAM multiníveis com milhares de níveis de condutância (“Milhares de níveis de condutância em memristores integrados em CMOS”, Nature, março de 2023), bem como recursos de computação analógica de alta precisão (“Programando matrizes de memristores com precisão arbitrariamente alta para computação analógica”, Science, fevereiro de 2024). Esses resultados anteriores estabeleceram uma base científica e de engenharia sólida para escalar a tecnologia, para nós, mais avançados.

Desde 2019, a TetraMem tem trabalhado em estreita colaboração com a principal fundição de semicondutores do mundo para avançar a tecnologia RRAM, desde a pesquisa inicial até o silício fabricável. O progresso alcançado em 22 nm reflete o desenvolvimento contínuo na integração de processos, uniformidade de dispositivos e codesign em nível de sistema.

As plataformas MLX200 e MLX201 foram projetadas para suportar aplicações de IA de ponta sensíveis à energia e à latência, incluindo processamento de voz e áudio, dispositivos vestíveis, sistemas de IoT e sensoriamento contínuo. A amostragem para avaliação está prevista para começar no segundo semestre de 2026, e a propriedade intelectual (IP) de memória RRAM multinível está disponível para avaliação e possível licenciamento.

O Dr. Glenn Ge, cofundador e CEO da TetraMem, comentou: “Este marco reflete anos de estreita colaboração com nossa parceira de fundição, a TSMC, e demonstra a viabilidade de levar a computação analógica em memória e RRAM multinível, de uma inovação em arquitetura de computação para silício comercial de nós avançados. Acreditamos que essa abordagem oferece um caminho prático para melhorar a eficiência energética e a escalabilidade dos sistemas de IA de próxima geração.”

A implementação bem-sucedida da plataforma MLX200 destaca a viabilidade da computação analógica baseada em RRAM multinível em processos semicondutores avançados. A TetraMem continuará a desenvolver essa tecnologia para dar suporte a cargas de trabalho de IA emergentes com maior eficiência energética e escalabilidade do sistema.

Sobre a TetraMem

A TetraMem é uma empresa de semicondutores do Vale do Silício, pioneira em computação analógica em memória usando a tecnologia RRAM multinível. Sua arquitetura integra memória e computação para reduzir significativamente a movimentação de dados e melhorar a eficiência energética para cargas de trabalho de IA. Com uma base sólida em codesign de dispositivos, circuitos e sistemas, a TetraMem está desenvolvendo soluções escaláveis para IA de ponta e computação de alto desempenho do futuro, trabalhando em estreita colaboração com fundições líderes e parceiros do ecossistema para levar tecnologias inovadoras da ciência fundamental à produção comercial em volumes variáveis.

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