SK海力士公布3D FeNAND存内计算研究
AI 总结
SK海力士公布了利用铁电三维NAND（3D FeNAND）实现模拟存内计算（A-CiM）的研究成果，相关论文已发表于IEEE。该方案以铁电材料的极化状态存储数据并控制电流，可在单个存储单元内产生多种电流状态，适合承载AI运算所需的权重数据，并让NAND直接在存储器内完成乘积累加（MAC）运算，减少数据在存储器与处理器之间的搬运。据模拟结果，在芯片尺寸受限的条件下，该设计相较传统二维非易失性存储阵列吞吐量最高提升20倍、能效最高提升5000倍；公司还在OCP全球峰会2026上展示了相关技术，称NAND未来除存储外也有望支持数据中心与AI的数据导向运算。
深度见解
它展示了主流存储厂商把计算下沉到NAND阵列的思路，若成立将影响AI推理的存储与能效格局。