SK hynixは、IEEE IEDM 2025において、アナログコンピュート・イン・メモリ向け3D FeNANDの研究を発表しました

SK hynixの研究者は、2025 IEEE International Electron Devices Meetingにおいて、3D FeNANDにおけるセル、非セル、およびページスキームの共同最適化により、アナログコンピュート・イン・メモリ（A-CiM）アプリケーションのエネルギー効率を向上させる論文を発表しました。この研究は、フェロエレクトリックNAND技術を用いてメモリ内での演算を可能にすることで、AIコンピューティングのボトルネックに対処しています。

なぜ重要か. この進歩により、AIシステムにおけるデータ移動が削減され、ストレージと計算を単一のアーキテクチャに統合することで、メモリ集約型AIワークロードの効率が向上する可能性があります。