2025年7月11日，SK海力士联合TetraMem与美国南加州大学共同推出了一款基于忆阻器技术的存内计算SoC芯片，专为边缘AI设备设计。
该芯片最大的亮点在于其卓越的能效表现：在100MHz频率下可实现21.3 TOPS/W，400MHz下仍达到11.9 TOPS/W。根据论文数据，其能效直接对标英伟达A100的INT8模式，高出整整一个数量级。然而在性能方面则相对有限，峰值算力仅为2.54 TOPS，与微软Copilot+的最低要求相比，低了约16倍。
该芯片采用65nm成熟工艺制程，内部集成10个NPU，其中9个负责常规计算任务，1个专门针对深度可分离卷积进行了优化。经过优化的NPU采用锯齿形交叉阵列拓扑结构，将选择线改为斜向布局，从而实现28个独立的3×3卷积并行计算，阵列利用率达到极致。
忆阻器原本的编程精度仅约2 bit，研究团队通过双子阵列补偿技术将其提升至约4 bit。这一思路与英伟达的NVFP4技术有相似之处，区别在于前者采用数字补偿方式，后者则为模拟补偿。
在实际演示中，芯片运行MobileNetV1Small模型，端到端推理准确率达到80.36%，与4-bit软件模拟结果相当。值得注意的是，10个NPU仅使用了6个，论文并未公布满载状态下的真实吞吐量，推测仍有较大的优化潜力。
SK海力士负责忆阻器器件的研发与制造，采用后端工艺，将阻变存储单元直接集成于65nm CMOS电路之上。
总体而言，这项研究更像是一次概念验证——能效指标表现出色，但性能数字仍有较大差距。不过对于功耗敏感的边缘AI应用场景，这一技术方向仍值得持续关注。
