TetraMem Inc., una empresa de semiconductores con sede en Silicon Valley especializada en el desarrollo de soluciones de computación analógica en memoria (IMC, por sus siglas en inglés), anuncia que ha finalizado con éxito el diseño, la fabricación y la validación inicial del silicio de su plataforma MLX200, un sistema en chip (SoC) de IMC analógica basado en memoria resistiva de acceso aleatorio (RRAM, por sus siglas en inglés) multinivel de 22 nm.
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Photograph of the MLX200 chip with a five-cent coin for size reference
Este logro supone un avance de gran importancia hacia la comercialización de arquitecturas de computación analógica basadas en tecnologías emergentes de memoria no volátil, que abordan los crecientes desafíos del traslado de datos, el consumo de energía y las restricciones térmicas en los sistemas modernos de IA.
A medida que crecen las cargas de trabajo de IA, el rendimiento del sistema se ve cada vez más limitado por el costo que supone el traslado de datos entre la memoria y las unidades de computación. La computación analógica en memoria ofrece un enfoque fundamentalmente diferente al realizar el cálculo directamente dentro de las matrices de memoria, lo que reduce en gran medida el movimiento de datos y mejora la eficiencia a nivel del sistema. La plataforma MLX200 de TetraMem integra matrices de RRAM multinivel con motores de cómputo de señal mixta para permitir operaciones entre vector y matriz de alto rendimiento dentro de la memoria, además de mantener la compatibilidad con procesos de tecnología CMOS avanzados.
La tecnología RRAM multinivel demostrada en el proceso de 22 nm de TSMC ofrece las principales características necesarias para su implementación práctica, entre las que se incluyen la compatibilidad con CMOS con una complejidad de proceso adicional mínima, funcionamiento a bajo voltaje y baja corriente, excelentes características de retención y resistencia, y una alta capacidad multinivel que permite una mayor densidad de memoria y de computación. Los primeros resultados en silicio indican un funcionamiento consistente en todas las matrices, lo que respalda la viabilidad de este enfoque tanto para memorias no volátiles integradas como para aplicaciones de computación en memoria.
Este hito parte del trabajo previo de TetraMem sobre la plataforma MX100, fabricada con el proceso CMOS de 65 nm de TSMC, en el que la empresa demostró dispositivos de RRAM multinivel con miles de niveles de conductancia (“Thousands of conductance levels in memristors integrated on CMOS”, Nature, marzo de 2023), así como capacidades de computación analógica de alta precisión (“Programming memristor arrays with arbitrarily high precision for analog computing”, Science, febrero de 2024). Estos resultados previos establecieron una sólida base científica y de ingeniería para escalar la tecnología a nodos más avanzados.
Desde 2019, TetraMem ha colaborado estrechamente con la fundición de semiconductores líder a nivel mundial para llevar la tecnología RRAM desde la investigación inicial hasta la producción en silicio. Los avances logrados en el proceso de 22 nm reflejan el desarrollo continuo en la integración de procesos, la uniformidad de los dispositivos y el codiseño a nivel de sistema.
Las plataformas MLX200 y MLX201 están diseñadas para admitir aplicaciones de IA en la periferia sensibles al consumo de energía y la latencia, incluyendo el procesamiento de voz y audio, dispositivos portátiles, sistemas de IoT y sensores siempre activos. Está previsto que las muestras de evaluación comiencen en la segunda mitad de 2026, y la propiedad intelectual de la memoria RRAM de múltiples niveles ya está disponible para su evaluación y posible concesión de licencias.
El Dr. Glenn Ge, cofundador y director ejecutivo de TetraMem, comentó: “Este hito es el resultado de años de estrecha colaboración con TSMC, nuestro socio de fundición de semiconductores, y demuestra la viabilidad de llevar la memoria RRAM multinivel y la computación analógica en memoria, desde un avance en la arquitectura informática hasta el silicio comercial de nodo avanzado. Creemos que este enfoque ofrece una vía práctica para mejorar la eficiencia energética y la escalabilidad de los sistemas de IA de próxima generación”.
La realización exitosa de la plataforma MLX200 destaca la viabilidad de la computación analógica basada en RRAM multinivel en procesos semiconductores avanzados. TetraMem seguirá avanzando en esta tecnología para dar soporte a las cargas de trabajo emergentes de IA con una mayor eficiencia energética y escalabilidad del sistema.
Acerca de TetraMem
TetraMem, una empresa de semiconductores con sede en Silicon Valley, es pionera en la computación analógica en memoria mediante tecnología RRAM multinivel. Su arquitectura integra memoria y computación para reducir significativamente el traslado de datos y mejorar la eficiencia energética en cargas de trabajo de IA. Con una sólida base en el codiseño de dispositivos, circuitos y sistemas, TetraMem desarrolla soluciones escalables para la IA en la periferia y la computación de alto rendimiento del futuro, trabajando en estrecha colaboración con las fundiciones de semiconductores líderes y socios del ecosistema para llevar tecnologías innovadoras de la ciencia fundamental a la producción comercial de volumen variable.
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