SK hynix 發表 3D FeNAND AI 存內運算技術
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10月15日18:22，The Elec報道，SK hynix 開發出可在 NAND 快閃記憶體內直接進行 AI 運算的 3D FeNAND 模擬存內計算（A-CiM）技術。模擬結果顯示，其吞吐量最高達傳統非揮發性記憶體的20倍，能源效率高5,000倍；研究團隊以頁內流水線（IPP）在單一頁面執行 AI 神經網絡運算。其後，IT之家及 DoNews 報道，研究成果已刊於 IEEE 期刊。A-CiM 以模擬訊號在記憶體內執行乘積累加（MAC），以減少數據搬運。報道亦指出，FeNAND利用鐵電材料的極化狀態調控多級電流，可在單一記憶體單元產生多種電流狀態；相較採用電荷俘獲結構的傳統 3D NAND，FeNAND具非揮發性、高密度及多態儲存優勢，適合儲存 AI 權重。
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報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
- DoNewsSK海力士發布 3D FeNAND 模擬存內計算技術
SK海力士宣佈成功研發基於 3D FeNAND 的模擬存內計算（A-CiM）技術，相關成果已刊於 IEEE 期刊。該技術利用鐵電材料的極化狀態調控多級電流，並在儲存單元內直接執行乘積累加（MAC）運算，以減少數據搬運、提升 AI 計算能效與速度。相較採用電荷俘獲結構的傳統 3D NAND，FeNAND具非易失性、高密度及多態儲存優勢，更適合 AI 權重儲存。
- IT之家SK 海力士推出 3D FeNAND 技術，瞄準 AI 運算
SK 海力士公佈 3D FeNAND 實現模擬存內計算（A-CiM）的研究成果，相關研究已發表於 IEEE 論文。A-CiM 利用模擬訊號直接在記憶體執行乘積累加運算（MAC），可減少數據搬運並提升處理速度和能效。SK 海力士表示，FeNAND 可在單一記憶體單元內產生多種電流狀態，適合 AI 運算所需的權重數據。
- The ElecSK hynix 公佈用於 AI 運算的 3D FeNAND 技術
SK hynix 開發出可在 NAND 快閃記憶體內直接進行 AI 運算的 3D FeNAND 模擬記憶體內運算（A-CiM）技術。模擬顯示，其吞吐量最高達傳統非揮發性記憶體的 20 倍，能源效率高 5,000 倍。研究團隊以頁內流水線（IPP）在單一頁面內執行 AI 神經網絡運算。
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當前熱度 28·可比範圍峯值 29（10月15日 20:00）·近 24 小時可比範圍變化 –
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