TetraMem Capai Milestone Baru: Sukses Kembangkan Chip In-Memory Computing berbasis RRAM 22nm

Perusahaan semikonduktor asal Silicon Valley, TetraMem Inc., mengumumkan keberhasilan penting dalam industri kecerdasan buatan (AI) dengan melakukan tape-out, manufaktur, serta validasi awal silikon untuk platform MLX200. Produk ini merupakan System-on-Chip (SoC) pintar berbasis RRAM 22 nm dengan teknologi Multi-Level Analog In-Memory Computing (IMC).

Pencapaian ini menjadi lompatan besar menuju komersialisasi arsitektur komputasi analog berbasis memori non-volatile baru, sekaligus menjawab tantangan besar industri AI modern terkait tingginya konsumsi daya, perpindahan data, dan batasan termal.

Mengatasi Kendala Utama Kecerdasan Buatan (AI Workloads)

Pada arsitektur komputer konvensional, performa AI sering kali terhambat oleh fenomena “Von Neumann bottleneck”, yaitu tingginya biaya energi dan waktu untuk memindahkan data secara terus-menerus antara unit memori dan unit komputasi (prosesor).

Platform MLX200 dari TetraMem membawa pendekatan yang revolusioner:

• Komputasi Langsung di Memori: Proses kalkulasi matematis dilakukan langsung di dalam larik (array) memori, sehingga memangkas jalur pergerakan data secara masif dan meningkatkan efisiensi sistem secara drastis.
• Operasi Vektor-Matriks: Chip ini mengintegrasikan larik RRAM multi-level dengan mesin komputasi mixed-signal untuk mengeksekusi operasi matriks berkecepatan tinggi yang sangat dibutuhkan dalam pemrosesan algoritma kecerdasan buatan.

Keunggulan Teknologi RRAM 22nm TSMC

Diproduksi menggunakan teknologi proses 22 nm dari TSMC, sel memori RRAM (Resistive RAM) milik TetraMem menawarkan karakteristik esensial untuk implementasi skala industri:

• Kompatibilitas CMOS: Dapat diintegrasikan dengan proses manufaktur semikonduktor standar tanpa menambah kompleksitas produksi yang berarti.
• Efisiensi Daya Tinggi: Beroperasi pada tegangan (voltage) dan arus (current) yang sangat rendah.
• Ketahanan Fisik: Memiliki karakteristik retensi data (retention) dan ketahanan siklus (endurance) yang kuat.
• Kepadatan Tinggi: Mendukung kemampuan multi-level tingkat tinggi untuk mendongkrak kapasitas memori dan kepadatan komputasi dalam satu cetakan silikon yang ringkas.

Milestone ini merupakan kelanjutan dari kesuksesan platform MX100 (65 nm) terdahulu, di mana TetraMem berhasil mendemonstrasikan perangkat memristor dengan ribuan tingkat konduktansi (telah dipublikasikan di jurnal ilmiah Nature, Maret 2023 dan Science, Februari 2024).

Target Pasar dan Ketersediaan

Platform MLX200 dan MLX201 dirancang khusus untuk memperkuat perangkat Edge AI yang sangat sensitif terhadap latensi dan keterbatasan daya baterai. Beberapa implementasi utamanya meliputi:

• Pemrosesan suara dan audio cerdas (smart audio/voice processing).
• Perangkat pelacak kebugaran dan jam tangan pintar (wearable devices).
• Ekosistem perangkat IoT (Internet of Things).
• Sistem sensor pintar yang aktif terus-menerus (always-on sensing).

Jadwal pengambilan sampel evaluasi (evaluated sampling) diproyeksikan akan dimulai pada paruh kedua tahun 2026. Selain itu, IP memori RRAM multi-level ini juga sudah membuka peluang lisensi bagi perusahaan semikonduktor lain yang tertarik melakukan evaluasi.