精选理由
存内计算是突破冯·诺依曼瓶颈的关键路径，做边缘 AI 或低功耗设备的开发者值得关注——TetraMem 的 22nm SoC 验证意味着这项技术离量产又近了一步。
硅谷 AI 芯片初创企业 TetraMem 宣布其 22nm SoC MLX200 在台积电制程上完成芯片验证，评估套件预计 2026 年下半年推出。该芯片采用“模拟内存计算”技术，通过 RRAM 阵列直接在内存中完成向量矩阵乘法，大幅缩短数据传输距离，实现低功耗低延迟的 AI 推理。TetraMem 瞄准可穿戴设备、边缘 IoT、传感器和嵌入式系统等细分场景，为边缘 AI 提供高效能解决方案。这一进展标志着存内计算从概念走向实际产品化，有望改变边缘设备的 AI 部署方式。
原文 · IT之家
存内 AI 计算企业 TetraMem 完成 22nm SoC 验证，瞄准低功耗低延迟应用
IT之家 5 月 26 日消息，硅谷 AI 芯片初创企业 TetraMem 当地时间 19 日宣布，其 22nm SoC MLX200 在台积电制程上完成芯片验证，评估套件预计于 2026H2 推出。 IT之家了解到，TetraMem 瞄准的是低功耗低延迟应用这一细分场景，目标开发出适用于可穿戴设备、边缘 IoT、传感器、嵌入式系统的 AI 解决方案。 而为了实现这一愿景，该企业从缩短数据传输距离这一方向入手，以“存内计算”技术路线 实现计算负载的“本地化”运行 。 具体来说，MLX200 这款 SoC 采用“模拟内存计算”方式，芯片由多级 RRAM（忆阻器）阵列和混合信号计算引擎组成， 直接在内存中利用物理定律高效率高吞吐完成的向量矩阵乘法 —— 这也是神经网络推理的核心运算步骤。