SK 海力士等联合开发忆阻器存内计算 SoC，边缘 AI 能效提升

SK 海力士与 TetraMem、南加州大学合作，开发了一款基于忆阻器（memristor）的存内计算 SoC，旨在提升边缘 AI 设备的神经网络推理能效。忆阻器是一种能同时存储和计算数据的非易失性器件，特别适合用于低功耗 AI 场景。

该 SoC 采用 RISC-V 处理器调度任务，集成 10 个神经处理单元（NPU），理论总算力约 2.54 TOPS。其中 9 个 NPU 配备 256×256 忆阻器交叉阵列，通过双子阵列补偿技术将有效权重精度提升至约 4 位，实测推理准确率达 80.36%，与软件模型一致。

单个 NPU 峰值吞吐为 0.254 TOPS，在 100 MHz 下能效达 21.3 TOPS/W，在 400 MHz 下为 11.9 TOPS/W。这项技术有望推动边缘 AI 设备在更低功耗下实现高效运算。