根據 SK Hynix、TetraMem 以及南加州大學（University of Southern California）的聯合研究成果，相關公司最近揭示了一款基於電阻式記憶體（memristor）的記憶體內運算（IMC）SoC 晶片，目標是用於邊緣 AI 裝置的神經網路推論。這款 65 奈米晶片在 100MHz 時達到 21.3 TOPS/W（每瓦每秒兆兆次運算），在 400MHz 時達到 11.9 TOPS/W，能效大約比 Nvidia A100 在 INT8 模式下高出 10 倍。然而，峰值的絕對運算能力僅達 2.54 TOPS，導致其在主流邊緣 AI 的立即應用受限。研究人員指出，這項成果屬於概念驗證（proof-of-concept），有望透過繞過資料移動瓶頸，為對功耗敏感的穿戴式裝置與物聯網（IoT）裝置帶來價值。
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