IT之家 · IT业界 · 2026/10/15 19:05:48
SK 海力士发布 3D FeNAND 存内计算：利用铁电极化实现模拟 MAC，突破 AI 数据搬运瓶颈
出处作者 / 发布主体：IT之家
68AI 研判分
核心综述
SK 海力士公布基于 3D FeNAND 的模拟存内计算（A-CiM）研究成果，旨在通过直接在存储器中执行乘积累加运算来减少数据搬运并提升能效。该技术利用铁电材料的极化状态存储数据，相比传统电荷俘获结构，能在单个单元产生多种电流状态以适配 AI 权重需求。相关论文已发表于 IEEE，标志着非易失性存储向近存/存内计算架构演进的重要一步。
报道全文原始报道全文
10 月 15 日消息，据韩媒 The Elec 今天报道，SK 海力士现已公布 3D FeNAND 实现模拟存内计算（Analog Compute-in-Memory，A-CiM）的研究成果，相关研究已发表于 IEEE 论文。
据介绍，A-CiM 可利用模拟信号直接在存储器执行乘积累加运算（IT之家注：MAC），减少数据搬运、提升处理速度和能效。
3D FeNAND 则利用铁电材料的极化状态存储数据并控制电流。对比之下，传统 3D NAND 采用电荷俘获氮化物（CTN）结构，将电子捕获在氮化物层中。铁电材料的特点是，即使外部电场消失，其内部极化状态仍能保持。
SK 海力士表示，FeNAND 可在单个存储单元内产生多种电流状态，适合 AI 计算所需的权重数据。