TetraMem сообщила о первичной валидации 22-нм RRAM-чипа MLX200 для аналоговых AI-вычислений

TetraMem заявила о tape-out, изготовлении и первичной проверке кремния платформы MLX200 — 22-нм SoC для аналоговых вычислений в памяти на многоуровневой RRAM. Компания позиционирует разработку как шаг к энергоэффективным AI-ускорителям для edge-устройств, но независимые бенчмарки MLX200 в найденных источниках не приводятся.

16 мая 2026 года TetraMem сообщила о завершении tape-out, изготовлении и первичной валидации кремния платформы MLX200. По данным компании, это система-на-кристалле на коммерческом 22-нм процессе TSMC, использующая многоуровневую резистивную память RRAM для аналоговых вычислений непосредственно в памяти.

В релизе TetraMem утверждает, что MLX200 объединяет RRAM-массивы и смешанно-сигнальные вычислительные блоки для операций «вектор–матрица». Такой подход должен уменьшить перемещение данных между памятью и вычислительными узлами — один из факторов энергопотребления и задержек в современных AI-системах.

Компания также заявила, что ранние результаты на кремнии показывают согласованную работу массивов и поддерживают применимость технологии как для embedded non-volatile memory, так и для compute-in-memory. Платформы MLX200 и MLX201, по описанию TetraMem, ориентированы на edge-AI-сценарии, включая голосовую и аудиообработку, носимые устройства, IoT и always-on sensing; оценочные поставки ожидаются во втором полугодии 2026 года.

В качестве научного контекста TetraMem ссылается на предыдущие работы по платформе MX100: статью в Nature о тысячах уровней проводимости в мемристорах на CMOS и публикацию в Science о программировании мемристорных массивов для аналоговых вычислений. Эти публикации подтверждают исследовательскую базу направления, но не являются независимой оценкой новых 22-нм образцов MLX200.