SKハイニックス、TetraMem、南カリフォルニア大学による共同研究の取り組みによると、各社は最近、メムリスタ（memristor）ベースのインメモリ・コンピューティング（IMC）SoCチップを公開しました。対象は、エッジAIデバイス向けのニューラルネットワーク推論です。65ナノメートルのこのチップは、100MHzで21.3 TOPS/W（毎秒トリリオン回の演算／ワット）を達成し、400MHzでは11.9 TOPS/Wを達成しました。これは、INT8モードにおけるNvidia A100よりもおよそ10倍省エネルギーです。ただし、ピーク時の絶対的な計算能力は2.54 TOPSにとどまり、主流のエッジAIでの即時の応用には制約があります。研究者らは、この成果は、データ移動のボトルネックを回避することで、電力に敏感なウェアラブルやIoTデバイスに価値を持ちうるプロトタイプ（実証）の段階だと指摘しました。
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