TetraMem完成全新12nm AI SoC投片,推進類比記憶體運算技術發展
藉助Synopsys雲端賦能的EDA解決方案,將以多層RRAM為基礎的AI晶片開發擴充至先進FinFET節點
加州聖荷西--(美國商業資訊)--矽谷類比記憶體運算(A-IMC)領域的先驅TetraMem宣布,全球首款以多層RRAM技術為基礎的12nm A-IMC系統級晶片(SoC)——MLX300已成功投片。該SoC藉助由Synopsys Cloud FlexEDA提供支援的業界一流EDA解決方案開發而成,這一里程碑代表該架構向先進節點、可量產運算邁出了重要一步。
TetraMem執行長兼共同創辦人Glenn Ge表示:「TetraMem的架構透過將儲存與運算融合,代表了一種全新的AI運算方式。透過Synopsys Cloud利用Synopsys EDA解決方案,對於實現高效的全球合作、加快我們從研發創新到可製造晶圓的進程扮演了至關重要的角色。」
MLX300的投片緊隨TetraMem近期發表的、採用商用22nm製程製造的MLX200/MLX200M多層RRAM A-IMC SoC之後,代表公司在2026年實現了兩次成功的全遮罩投片。這兩款設計均採用透過Synopsys Cloud FlexEDA交付的Synopsys EDA解決方案,使得TetraMem位於在美國和新加坡的工程團隊能夠實現高效分散式開發,同時顯著提升設計效率並縮短迭代週期。例如,TetraMem將整體設計環境的建置時間從數周縮短至幾分鐘,並且相較於在地部署方式,其暫存器傳輸級(RTL)驗證模擬速度提升了3倍。
Synopsys EDA產品管理與策略資深副總裁Sanjay Bali表示:「TetraMem在類比記憶體運算領域的工作,體現了釋放下一波AI效能與效率所需的大膽創新。Synopsys欣然透過雲端賦能的設計解決方案、先進的EDA技術以及經過驗證的IP來支援TetraMem,協助加快下一代AI硬體的開發。」
TetraMem獨特的架構實現了針對下一代AI加速器的可擴充開發,旨在大幅提升每瓦特效能並減少資料搬移瓶頸。MLX300在此基礎上建構,是一款適用於音訊、視覺和小型語言模型的通用單晶片加速器,支援在晶片上儲存多達6400萬個INT4參數,無需外部DRAM進行模型權重儲存。該SoC的目標能效超過50–80 TOPS/W,展現了以RRAM為基礎的類比運算為下一代AI推理帶來顯著能效提升的潛力。
關於TetraMem
TetraMem是一家矽谷AI半導體公司,致力於開發以多層RRAM(憶阻器)為基礎的類比記憶體運算技術,以大幅提升AI的能效和可擴充性。
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