三星提交了一份关于 MRAM 磁阻随机存取存储器技术领域新发展的报告。该公司表示，它已经找到了一种使用这种技术使内存计算变得实用的方法。

作为非易失性存储器，MRAM 阵列在 200°C 下可提供长达 10 年的数据保留，可承受多达 10 6次覆盖循环和 10 12次读取循环。除了高可靠性之外，MRAM 还表现出良好的产品回收率(仅 0.1% 的废品率)。MRAM 技术将克服存储元件小型化所达到的极限。此外，它可以在广泛的环境中运行，使其成为各种物联网设备的最佳选择。

磁阻式随机存取存储器技术已经存在了十多年，三星近三年来首次宣布重大进展。在标准计算机架构中，数据存储在内存芯片中，数据计算在单独的处理器芯片中执行。相反，内存计算允许在内存网络中存储数据和计算。由于这允许处理存储在存储网络本身上的大量数据而无需移动，因此大大降低了功耗。因此，内存计算已成为生产具有人工智能的下一代低功耗半导体芯片的有前途的技术之一。

MRAM最大的缺点是大内存容量需要占用大量空间。这意味着该技术不适用于大多数需要数 GB 内存才能完全运行的消费类设备。

三星正在探索在物联网和人工智能市场中使用 MRAM。人工智能领域的发展已成为公司当前公告的重点。内存计算的核心是人脑的工作方式，而这种功能的模拟——使用英特尔 Loihi 等所谓的“神经形态”计算机——已经在人工智能研究中取得了一些突破。

由于其工作方式，神经形态计算机不需要大量内存。相反，网络中的每个突触最多有几百千字节的 RAM。

另一个挑战是 MRAM 的低电阻，这使其无法利用标准内存计算架构的低功耗优势。三星研究人员提议通过架构创新来解决这个问题。他们成功开发了一种 MRAM 阵列芯片，通过将标准的“电流和”内存计算架构替换为新的“电阻和”内存计算架构来演示内存计算。该公司声称通过在 MRAM 电路上运行 AI 对图像进行分类，并实现了 98% 的手写数字识别准确率和 93% 的人脸识别准确率，从而实现了内存计算效率。

三星预计其 MRAM 将在“下一代低功耗 AI 芯片技术”中找到应用，并特别提到神经形态计算作为一个可能的用例。

2020 年，麻省理工学院的工程师展示了“芯片上的大脑”。它比一块五彩纸屑还小，由数以万计的人工大脑突触或忆阻器组成，这些硅组件模仿突触如何将信息传输到人脑。该设备能够处理图像。