SK hynix представила революционную флеш-память для ИИ: скорость в 20 раз выше и рекордно низкое потребление энергии

Что показала компания

Южнокорейский производитель SK hynix представил детали новой микроархитектуры 3D FeNAND, в которой реализована возможность выполнения вычислений непосредственно в ячейках флеш-памяти NAND.

По результатам сравнительных тестов экспериментальных образцов, пропускная способность таких конструкций превышает характеристики традиционных решений в 10–20 раз, а энергоэффективность — в 4000–5000 раз. Компания уточняет, что эти показатели относятся к исследуемым типам памяти и не являются прямым сравнением с современными графическими процессорами или специализированными серверами для задач ИИ.

Принцип работы: A-CiM и сегнетоэлектрические ячейки

Ключевая идея — применение подхода Analog Compute-in-Memory (A-CiM), при котором аналоговые операции умножения и сложения выполняются внутри массивов памяти. В отличие от классической схемы, где данные многократно перемещаются между памятью и вычислительным блоком, A-CiM сокращает этот обмен, уменьшая задержки и объём передаваемых данных, что важно при обработке больших нейросетей.

В 3D FeNAND применены сегнетоэлектрические элементы на основе оксида гафния‑циркония (HZO). Вместо накопления заряда, как в обычной NAND, состояние ячейки здесь определяется поляризацией сегнетоэлектрического материала, что позволяет кодировать веса модели через уровни электрического тока. SK hynix сообщает, что в экспериментальных структурах удалось различать четыре уровня тока на одну ячейку при низких значениях тока, при этом исследуется программирование состояний с помощью последовательности напряженных импульсов.

Аппаратные улучшения и внутренняя организация вычислений

Для снижения потерь и паразитных эффектов разработчики изменили конструкцию соединений и компоновку компонентов. Применение проводников с пониженным сопротивлением и введение воздушных промежутков между элементами позволили уменьшить паразитную ёмкость почти на 60% в тестируемых макетах.

Кроме того, предложен метод In-Page Pipelining, который распределяет этапы вычислений внутри одной страницы памяти и по данным компании обеспечивает девятикратный рост пропускной способности по сравнению с базовой организацией. Исследовался и вариант деления страницы объёмом 16 КБ на четыре области, но в ряде случаев сильное фрагментирование может привести к увеличению числа переключений и замедлению обработки — оптимальная схема зависит от архитектуры конкретной нейросети.

Ограничения и задачи перед коммерческим запуском

Перед выводом технологии на массовый рынок остаются важные вопросы: надёжность и сохранность аналоговых состояний при длительном хранении, точность выполняемых вычислений, технологический выход годных при массовом производстве и сложность интеграции управляющей электроники. SK hynix не объявляла сроки начала серийного производства 3D FeNAND.

3D FeNAND image
Источник изображения: сгенерировано Muse

20 октября 2026, 17:30 — Hynix. Автор: Darth Sahara. Теги: SK Hynix, Искусственный интеллект, Энергоэффективность, Полупроводники, NAND‑память. Источники: igorslab, ixbt.

Елизавета Воронцова

Журналист информационного портала vtambove.ru. Освещает городские события, общественную повестку, социальные инициативы и актуальные новости региона. В работе придерживается принципов точности, оперативности и понятной подачи информации. Особое внимание уделяет темам, которые напрямую влияют на жизнь жителей Тамбова и области.

Оцените автора
Тамбов