SOT-MRAM-Chip, TSMC

SOT-MRAM-Chip: TSMC entwickelt KI-Speicher mit 2-Nanosekunden-Speed

Veröffentlicht am: 30.08.2026 um 06:02 Uhr | Redaktion boerse-global.de

TSMC und die University of Texas testen einen sparsamen SOT-MRAM-Speicher für Edge-KI, dessen Zellvarianz vor der Marktreife sinken muss.

TSMC und Texas-Universität entwickeln schnellen SOT-MRAM für KI
Detailaufnahme eines modernen Halbleiter-Wafers mit komplexen Mikrochip-Strukturen in einer Laborumgebung. Illustration mit AI erstellt übermittelt durch boerse-global.de

In einer Forschungskooperation zwischen dem Halbleiterhersteller TSMC und der University of Texas at Austin ist die Entwicklung eines neuartigen SOT-MRAM-Chips (Spin-Orbit Torque Magnetoresistive Random Access Memory) gelungen. Die Technologie zielt speziell auf die Anforderungen von Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) ab und zeichnet sich durch eine hohe Energieeffizienz sowie enorme Verarbeitungsgeschwindigkeiten aus.

Technische Spezifikationen und Leistungsdaten

Der neu entwickelte Speicherchip erreicht eine Schreibgeschwindigkeit von 2 Nanosekunden. Ein wesentliches Merkmal der SOT-MRAM-Technologie ist ihre Nicht-Flüchtigkeit, was bedeutet, dass der Chip Daten auch ohne permanente Stromzufuhr speichert. In Bezug auf den Energieverbrauch benötigt die Architektur etwa 2 Picojoule pro Bit. Feinere Messungen im Rahmen der Entwicklung ergaben einen Energiebedarf von 350 Femtojoule pro Schreibvorgang.

Hinsichtlich der Langlebigkeit weist der binäre Speicher eine Belastbarkeit von mehr als 10^12 Zyklen auf. Das Tunnelmagnetwiderstandsverhältnis (TMR) wird mit 166 Prozent angegeben, während die Variation bei etwa 10 Prozent liegt. Diese Parameter unterstreichen das Potenzial der Technologie für den Einsatz in komplexen Rechenumgebungen, in denen sowohl Geschwindigkeit als auch Zuverlässigkeit entscheidend sind.

Anwendungspotenziale in der Edge AI

Die Forscher untersuchten den Einsatz des SOT-MRAM-Chips für verschiedene KI-Disziplinen. Den Berichten zufolge wurde die Hardware erfolgreich für Inferenzprozesse, Trainingseinheiten sowie für die probabilistische Graphenmodellierung getestet.

Besonders im Bereich der sogenannten Edge AI, also der KI-Verarbeitung direkt auf Endgeräten ohne Cloud-Anbindung, bietet das Design aufgrund der Kombination aus Schnelligkeit und geringem Stromverbrauch erhebliche Vorteile.

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Da der Chip Informationen ohne Energieaufwand halten kann, eignet er sich ideal für mobile oder dezentrale Systeme, bei denen die Batterielaufzeit eine kritische Rolle spielt. Die beteiligten Ingenieure von TSMC und der University of Texas sehen hierin eine Schlüsseltechnologie für künftige Hardware-Generationen.

Herausforderungen vor der Marktreife

Trotz der vielversprechenden Testergebnisse ist die Technologie nach aktuellem Stand noch nicht vollständig praxistauglich. Ein zentraler Aspekt der laufenden Forschung ist die Begrenzung der Genauigkeit, die durch die Variationen zwischen den einzelnen Speicherzellen verursacht wird. Um eine industrielle Fertigung und einen stabilen Einsatz in Endprodukten zu ermöglichen, müsse die Varianz zwischen den Zellen weiter reduziert werden.

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Die detaillierten Forschungsergebnisse dieser Entwicklung wurden kürzlich in der Fachzeitschrift Science Advances veröffentlicht. Während die grundlegende Funktionsweise und die Effizienz des binären Speichers belegt sind, konzentriert sich die weitere Arbeit der Partner nun darauf, die Präzision des Systems für anspruchsvolle industrielle Anwendungen zu optimieren.

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