科技記憶體運算
SK海力士讓NAND直接跑AI，模擬能源效率最高提升5000倍
結論先講：SK海力士展示以 3D FeNAND 做類比記憶體內運算，讓 NAND 不只存資料，也能執行 AI 常用的乘積累加。模擬結果顯示，能源效率最高可比傳統二維非揮發性記憶體陣列高 5000 倍。這仍是研究成果，距離量產與真實工作負載驗證還有距離。
5000倍
模擬能源效率最高增幅
20倍
模擬處理量最高增幅
3層面
晶胞、非晶胞與頁面協同優化
[ 3 個快取重點 ]
01
鐵電材料用極化狀態儲存資料並控制電流，一個儲存單元可表達多種權重狀態。
02
團隊從晶胞、位元線到頁面配置一起優化，模擬處理量最高提升 20 倍。
03
還沒定案：數字來自晶片尺寸受限條件下的模擬，文章未提供量產時程。
01少搬資料就是省電
傳統 AI 運算在處理器與記憶體之間反覆搬移權重和資料。A-CiM 直接在記憶體內做乘積累加，希望把延遲與能耗一起壓低。
01 大數字
5,000倍
相較傳統二維非揮發性記憶體陣列的模擬能源效率最高增幅。
02研究數字不能當產品規格
這項設計結合程式化脈衝、較低字線電阻、空氣間隙與頁內管線化。它證明 NAND 有可能參與資料導向運算，但尚未回答良率、耐久度與大規模製造成本。
Bottom line
如果資料搬運是AI的隱形電費，記憶體內運算就是從帳單最大宗下手。
- 原始報導
- 科技新報
- 改寫方式
- 快取新聞不轉載原文。我們讀完原始報導後，用自己的話重寫成結論、三個重點與一張圖。數字均取自上列來源，未經我們獨立查證。
- 單位
- 「pt」為百分點，指兩個百分比的差，不是成長率。標示「預估」或斜線紋樣者為推估值，非已實現數字。
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