Tsinghua Universityが開発した低消費高速推論チップ(論文番号23.2)。シリコンCMOS論理回路層の上に128kbitのハフニウム酸化膜(HfO2)ベース・アナログ抵抗変化メモリによるCIM(コンピューティングインメモリ)層を積み、その上にバッファであるCNT(カーボンナノチューブ)-FETとTa2O5ベース抵抗変化膜の1T1Rアレイ層を重ねた。推論精度はGPUベースマシンに匹敵し、消費エネルギーは大幅に低い

Tsinghua Universityが開発した低消費高速推論チップ(論文番号23.2)。シリコンCMOS論理回路層の上に128kbitのハフニウム酸化膜(HfO2)ベース・アナログ抵抗変化メモリによるCIM(コンピューティングインメモリ)層を積み、その上にバッファであるCNT(カーボンナノチューブ)-FETとTa2O5ベース抵抗変化膜の1T1Rアレイ層を重ねた。推論精度はGPUベースマシンに匹敵し、消費エネルギーは大幅に低い