Экономичную память для ИИ довели до серийной линии TSMC: 350 фемтоджоулей на запись

Так проверяют уже не идею, а технологию. Характеристики сняли с массива на 4 Кбит и ста ячеек размером 75 на 230 нанометров. Статью физиков из Техасского университета в Остине и инженеров TSMC опубликовали 28 августа.

Раньше и теперь. Ходовая магнитная память STT-MRAM переключается за 90 наносекунд и тратит 27 пикоджоулей на ячейку. Новая ячейка укладывается в 2 наносекунды и 350 фемтоджоулей, то есть в 45 раз быстрее и в 77 раз экономичнее.

Ресурс записи авторы приводят по прежним публикациям, а не по своим замерам: больше триллиона циклов против ста миллионов у STT-MRAM.

Слабое место. Сети на этой памяти пока живут в симуляторе. LeNet-5 на MNIST при двухбитном квантовании даёт 98,2% против 99,2% в полной точности, но стоит подставить реальный разброс между устройствами в 10%, и точность падает до 88%. Вернуть её к 95% удалось только обучением с шумом.

Бинарная сеть, которую учили прямо в памяти, теряет так же. На одиночной ячейке она дошла до 83% на Fashion-MNIST, с разбросом между устройствами потолок опустился до 76%.

Посчитать то же самое можно самому. Все цифры нейросетей в статье получены в открытом симуляторе CrossSim от Sandia National Laboratories, это Python с GPU-ускорением, версия 3.2 от 3 апреля 2026. Полный текст статьи лежит препринтом на arXiv с 29 октября 2025, вместе с графиками и таблицей сравнения памятей.

В перепечатках цифра другая. TechXplore, а за ним iXBT, пишут про 2 пикоджоуля на переключение. В статье измерено 350 фемтоджоулей, почти в шесть раз меньше.