A TetraMem Inc., líder em tecnologia de computação analógica em memória (A-IMC, Analog In-Memory Computing), e a SK hynix Inc., líder global em tecnologias de semicondutores e memória para IA, anunciaram hoje a execução bem sucedida de uma colaboração tecnológica conjunta, com destaque para a publicação do seu artigo de pesquisa “SoC para computação em memória baseado em memristores com convolução depthwise eficiente” noAdvanced Intelligent Systems. O trabalho também foi selecionado como o artigo de capa do periódico, reconhecendo sua inovação técnica e o impacto potencial na computação de IA da próxima geração.
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A colaboração reúne a expertise da SK hynix em tecnologias de memória avançadas e a plataforma de computação analógica em memória da TetraMem a fim de explorar as novas arquiteturas de computação capazes de lidar com um dos desafios mais urgentes da inteligência artificial: reduzir o consumo de energia e as limitações térmicas associadas com as suas crescentes cargas de trabalho.
À medida que os modelos de base continuam ampliando de bilhões a trilhões de parâmetros, o movimento de dados entre os processadores e a memória se torna um contribuidor dominante dos desafios térmicos, de consumo de energia do sistema e latência. A computação analógica em memória (A-IMC) trata desse gargalo com uma arquitetura fundamentalmente diferente, realizando operações com matrizes diretamente onde os pesos do modelo residem, reduzindo drasticamente o movimento de dados ao passo que melhora o desempenho ao nível do sistema e a eficiência energética, processando onde os pesos do modelo de IA residem.
O trabalho publicado demonstra um sistema em um chip (SoC, System-on-Chip) de IA baseado em memristores que implementa a convolução depthwise eficiente, um componente importante das modernas cargas de trabalho de inferência de IA. Além de demonstrar a viabilidade da computação analógica em memória, o projeto apresenta a integração bem sucedida de dispositivos de memória emergentes, design de circuito, arquitetura de IA, software e otimização de sistemas em uma plataforma de semicondutores prática.
Ainda mais importante, o projeto reflete a forte colaboração de engenharia entre as equipes da SK hynix RTC e da TetraMem, combinando a expertise complementar para avançar as tecnologias de computação de IA centradas em memória.
“Estamos honrados por celebrar este importante marco junto com a SK hynix”, afirmou Glenn Ge, CEO e cofundador da TetraMem. “Esta conquista demonstra o que pode ser alcançado através de uma colaboração estreita no ecossistema de semicondutores. À medida que a IA segue evoluindo, os avanços precisarão de inovação não só em computação, mas também em memória e arquitetura dos sistemas. Acreditamos que a computação centrada em memória e a computação analógica em memória se tornarão tecnologias cada vez mais importantes para lidar com os futuros desafios térmicos e de eficiência energética da IA, e esperamos continuar nossa colaboração com a SK hynix”.
Soo Gil Kim, vice-presidente da SK hynix, afirmou: “Estamos contentes de ver o resultado bem sucedido desta colaboração e o reconhecimento do Advanced Intelligent Systems. Este projeto demonstra o valor da exploração de tecnologias inovadoras de memória e as novas arquiteturas de computação para os futuros sistemas de IA. Apreciamos a excelente colaboração com a equipe da TetraMem e estamos na expectativa de realizar trocas técnicas contínuas nas áreas de interesse mútuo”.
A seleção do trabalho como artigo de capa do periódico reconhece ainda mais o significado dessa conquista conjunta e a crescente importância da computação centrada em memória no setor de IA.
Para o futuro, ambas as empresas reconhecem que a futura infraestrutura de IA precisará de avanços continuados em tecnologia de memória, arquitetura de computação e integração de sistemas para lidar com as crescentes demandas por desempenho, eficiência de energia e computação sustentável. Com base no sucesso dessa colaboração, as duas organizações esperam explorar oportunidades adicionais no que diz respeito a uma colaboração técnica que avance as tecnologias de computação de IA da próxima geração.
O artigo “SoC para computação em memória baseado em memristores com convolução depthwise eficiente”, está disponível online no Advanced Intelligent Systems.
Sobre a TetraMem
A TetraMem é uma empresa de semicondutores do Vale do Silício, pioneira em computação analógica em memória (A-IMC) usando a tecnologia de memristores (RRAM) multinível. Sua plataforma de computação de IA centrada em memória permite uma inferência de IA de alto desempenho e com eficiência energética para aplicações empresariais, na borda e futuras aplicações em centros de dados.
Sobre a SK hynix
A SK hynix Inc. é uma empresa global de semicondutores e fornecedora líder de HBM, NAND Flash e soluções avançadas de memória para IA. A empresa segue desenvolvendo tecnologias de memória inovadoras que impulsionam a IA da próxima geração, a computação de alto desempenho e aplicações centradas em dados no mundo todo.
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Fonte: BUSINESS WIRE
