TetraMem avança na computação analógica in-memory com o tapeout de um novo SoC de IA de 12 nm

Uso de soluções EDA baseadas em nuvem da Synopsys permite escalar o desenvolvimento de chips de IA baseados em RRAM multinível para nós FinFET avançados

SAN JOSÉ, Califórnia--(BUSINESS WIRE)--A TetraMem, pioneira em computação analógica in-memory (A-IMC) sediada no Vale do Silício, anunciou o tapeout bem-sucedido do MLX300, o primeiro system-on-chip (SoC) de A-IMC de 12 nm do mundo, baseado em tecnologia RRAM multinível. O SoC foi desenvolvido utilizando soluções EDA líderes do setor, disponibilizadas por meio do Synopsys Cloud FlexEDA. Este marco representa um passo importante para levar essa arquitetura a um patamar de computação em nós avançados, pronta para produção.

“A arquitetura da TetraMem representa uma abordagem fundamentalmente nova para a computação de IA, ao integrar memória e processamento”, afirmou Glenn Ge, CEO e cofundador da TetraMem. “O uso das soluções EDA da Synopsys, por meio do Synopsys Cloud, foi fundamental para viabilizar uma colaboração global eficiente e acelerar nossa trajetória, partindo da inovação em pesquisa até a fabricação de chips.”

O tapeout do MLX300 sucede o MLX200/MLX200M — um SoC A-IMC (Analog In-Memory Computing) baseado em tecnologia RRAM multinível, anunciado recentemente pela TetraMem e implementado em um processo comercial de 22 nm — marcando a conclusão bem-sucedida de dois tapeouts (utilizando full-mask) em 2026. Ambos os projetos utilizaram soluções EDA da Synopsys, disponibilizadas por meio da plataforma Synopsys Cloud FlexEDA, o que permitiu um desenvolvimento distribuído altamente eficiente entre as equipes de engenharia da TetraMem nos Estados Unidos e em Singapura, acelerando significativamente a produtividade no projeto e os ciclos de iteração. Por exemplo, a TetraMem reduziu o tempo necessário para configurar todo o seu ambiente de projeto — passando de semanas para minutos — e obteve uma aceleração de 3x na simulação de verificação em nível de transferência de registradores (RTL) em comparação com métodos executados em infraestrutura local (on-premises).

“O trabalho da TetraMem em computação analógica in-memory reflete o tipo de inovação ousada necessária para viabilizar a próxima onda de desempenho e eficiência em IA”, afirmou Sanjay Bali, vice-presidente sênior de Gestão de Produtos e Estratégia de EDA na Synopsys. “Na Synopsys, temos o prazer de apoiar a TetraMem com nossas soluções de design baseadas em nuvem, tecnologias avançadas de EDA e IP comprovada, ajudando a acelerar o desenvolvimento de hardware de IA de próxima geração.”

A arquitetura exclusiva da TetraMem permite o desenvolvimento escalável de aceleradores de IA de próxima geração, visando melhorias drásticas no desempenho por watt e a redução dos gargalos no movimento de dados. O MLX300 se baseia nessa arquitetura como um acelerador versátil em chip único, voltado para aplicações de áudio, visão e modelos de linguagem de pequeno porte; ele suporta até 64 milhões de parâmetros INT4 diretamente no chip, eliminando a necessidade de DRAM externa para o armazenamento dos pesos do modelo. O SoC tem como meta uma eficiência energética superior a 50–80 TOPS/W, demonstrando o potencial da computação analógica baseada em RRAM para proporcionar ganhos significativos de eficiência na inferência de IA de próxima geração.

Sobre a TetraMem

A TetraMem é ​​uma empresa de semicondutores para IA sediada no Vale do Silício, que desenvolve tecnologias de computação analógica in-memory baseadas em RRAM (memristor) multinível, com o objetivo de melhorar drasticamente a eficiência energética e a escalabilidade em IA.

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