此次共同成果彰顯類比記憶體內運算如何因應AI日益嚴峻的能耗與散熱挑戰，同時為下一代儲存與運算架構的深入合作奠定基礎。

加州聖荷西和韓國仁川--(美國商業資訊)--類比記憶體內運算(A-IMC)技術領導者TetraMem Inc.與全球AI儲存及半導體技術領軍企業SK hynix Inc.今日宣布，雙方成功完成共同技術合作。其代表性成果是聯合研究論文《以憶阻器為基礎的高效通道分離卷積記憶體內運算SoC》(A Memristor-based In-Memory Computing SoC with Efficient Depthwise Convolution)在《先進智慧系統》(Advanced Intelligent Systems)期刊上發表。該研究還被選為期刊封面文章，彰顯其技術創新性以及對下一代AI運算的潛在影響。

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此次合作將SK hynix在先進儲存技術領域的專長與TetraMem的類比記憶體內運算平台相結合，旨在探索新型運算架構，以因應人工智慧面臨的最緊迫挑戰之一：降低快速成長的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充至數兆，處理器與記憶體之間的資料搬移已成為系統功耗、延遲及散熱問題的主要誘因。類比記憶體內運算(A-IMC)採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儲存位置執行矩陣運算——即在AI模型權重所在之處進行運算。這大幅減少了資料行動，同時提升了系統級效能和能效。

此次發表的研究展示了一款以憶阻器為基礎的AI晶載系統(SoC)，該系統實現了高效的通道分離卷積，這是現代AI推理工作負載的重要組成部分。除了驗證類比記憶體內運算的可行性外，該專案還成功將新興記憶體件、電路設計、AI架構、軟體及系統最佳化整合至實用的半導體平台中。

更為重要的是，該專案體現了SK hynix RTC與TetraMem團隊之間密切的工程合作，雙方優勢互補，共同推進以儲存為中心的AI運算技術。

TetraMem執行長兼共同創辦人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密切合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運算層面的創新，還需要儲存和系統架構的創新。我們相信，以儲存為中心的運算和類比記憶體內運算將成為解決未來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：「我們樂見此次合作取得圓滿成功，並獲得《先進智慧系統》的肯定。該專案證明了探索創新儲存技術和新型運算架構對未來AI系統的價值。我們重視與TetraMem團隊的非凡合作，並期待在雙方共同關注的領域繼續展開技術交流。」

該研究被選為期刊封面文章，進一步彰顯此次聯合成果的重要意義，以及以儲存為中心的運算在AI產業中與日俱增的重要性。

展望未來，雙方公司均體認到，未來的AI基礎設施需要在儲存技術、運算架構和系統整合方面持續取得進展，以滿足對效能、能效和永續運算不斷成長的需求。在此次成功合作的基礎上，雙方期待探索更多技術合作機會，共同推進下一代AI運算技術的發展。

論文《以憶阻器為基礎的高效通道分離卷積記憶體內運算SoC》現已在《先進智慧系統》期刊線上發表。

關於TetraMem

TetraMem Inc.是一家矽谷半導體公司，致力於開創以多級憶阻器(RRAM)技術為基礎的類比記憶體內運算(A-IMC)。其以儲存為中心的AI運算平台可為邊緣運算、企業級應用及未來的資料中心應用提供高效能、高能效的AI推理能力。

關於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儲存解決方案的領導廠商。公司持續開發創新儲存技術，為全球下一代AI、高效能運算及以資料為中心的應用提供強大動力。

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