CXMT refuta argumentos da Micron sobre densidade DRAM 4F² e anuncia lançamento dos primeiros protótipos até o final do ano
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CXMT refuta argumentos da Micron sobre densidade DRAM 4F² e anuncia lançamento dos primeiros protótipos até o final do ano

A ChangXin Memory Technologies (CXMT) forneceu uma resposta à alegação da Micron de que o layout da célula DRAM 4F² não proporciona um aumento real na densidade. De acordo com um relatório publicado pela CXMT para investidores em 31 de outubro, a próxima plataforma tecnológica da empresa, de sexta geração, baseia-se na arquitetura 4F² e já foi testada com amostras de engenharia. Os primeiros produtos baseados em 4F² chegarão aos clientes até o final deste ano, seguidos pela produção em série, dependente da validação dos pedidos e da demanda do mercado.

O principal debate girou em torno dos fatores que limitam a densidade de bits na DRAM. Scott DeBoer, presidente e diretor de tecnologia e produtos da Micron, declarou em um webinar da empresa em 21 de outubro que a Micron continuará a desenvolver o caminho 6F² e se concentrará em DRAM 3D. Ele observou que a empresa estudou 4F² por mais de vinte anos, mas não encontrou um caminho viável de escalonamento, classificando alguns aspectos da discussão sobre 4F² como uma 'cortina de fumaça'. Na opinião de DeBoer, o limite teórico de densidade é determinado pelo tamanho e espaçamento do capacitor, e não pelo método de disposição do transistor.

A CXMT não contestou os princípios físicos, mas classificou o aumento da densidade de bits como um problema sistêmico complexo, onde as linhas de palavras, as linhas de bits e as estruturas de capacitores competem por espaço. A empresa enfatizou que cada arquitetura em um nó específico possui sua própria curva de custos, determinada pela complexidade da integração do processo, pelo número de etapas de litografia e pelo orçamento térmico. A CXMT afirmou que a escolha entre diferentes abordagens depende do histórico tecnológico do fabricante de memória, da existência de linhas de produção existentes, do portfólio de patentes e da estrutura de custos, e tais decisões merecem compreensão e respeito.

De acordo com uma análise de 1º de novembro, Samsung e SK hynix continuam a desenvolver 4F². A Samsung apresentou um protótipo 4F² de 16 Gbit no ISSCC 2026, que combina transistores verticais de canal com interconexão híbrida wafer-to-wafer. A empresa planeja usar 4F² em seus nós 10a, 10b e 10c antes de passar para DRAM 3D no nó 10d. Song Jae-hyuk, diretor técnico de semicondutores da Samsung, informou em 12 de outubro que os trabalhos em 4F² continuam. A SK hynix utiliza uma rota de porta vertical, que, segundo eles, aumenta a densidade de bits em mais de 20%, e testou operações de leitura e escrita em matrizes de teste em julho, planejando apresentar um trabalho sobre 4F² capacitivo no IEDM em dezembro.

A versão da CXMT utiliza um transistor do tipo Vertical Surrounded Gate (VSG), de acordo com a análise. A empresa afirma que trabalha com 4F² desde sua fundação e possui mais de 300 famílias de patentes publicadas sobre essa tecnologia. Como 4F² aumenta a densidade alterando o layout da célula, em vez de diminuir a largura das linhas, ele reduz o fator de área de 6 para 4 dentro dos limites alcançáveis pela litografia DUV. A CXMT informou que o DDR5 RDIMM, combinando 4F² com conexão híbrida, aparecerá perto do final do ano. A análise adverte que os módulos de servidor têm requisitos rigorosos de confiabilidade, portanto, a primeira versão servirá principalmente para teste da tecnologia.

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A Rock Matrix, em colaboração com a Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong e a Carnegie Mellon University, lançou o modelo EdgeRock-4B em código aberto. Este pequeno modelo de linguagem se destaca por manter seu consumo de memória constante, independentemente do comprimento do contexto.

O modelo base para o EdgeRock-4B é o Qwen3.5-4B da Alibaba, de acordo com as informações apresentadas na página do projeto no GitHub e no artigo correspondente no arXiv, segundo dados da QbitAI.

O modelo EdgeRock não foi treinado do zero; a equipe realizou uma conversão faseada do Qwen3.5-4B. Foram preservadas 24 camadas Gated DeltaNet, que já contêm um estado de tamanho fixo. Além disso, 8 camadas de atenção completa, que normalmente armazenam chaves e valores para cada token anterior, foram convertidas em um mecanismo de atenção de janela deslizante cobrindo os últimos 1024 tokens.

Para evitar o esquecimento de informações fora desta janela, os desenvolvedores implementaram os 'Âncoras de Memória Rock' (Rock Memory Anchors). Para cada grupo de cabeças KV, o modelo armazena em um pequeno banco de âncoras os 1024 candidatos mais úteis dos 256 candidatos de tokens.

Como resultado, foi alcançada a fixação do cache KV em 72 MB com um contexto de 256K, o que representa uma redução colossal em comparação com os 8 GB exigidos pelo Qwen3.5-4B, ou seja, uma diminuição de 99,1%. O estado completo para a sequência é de 97,76 MB.

Ao operar em uma única GPU Hopper de 80 GB, o EdgeRock suportou 512 fluxos simultâneos com uma velocidade de 12.124 tokens por segundo, o que é 6,42 vezes superior ao desempenho do Qwen3.5-4B (1.889 tokens por segundo) com um limite de lote de 64. O consumo máximo de memória foi de 61,26 GB. Ao processar 128K tokens de entrada e 128K de saída, o EdgeRock manteve uma velocidade estável de 233,7 tokens por segundo, enquanto o Qwen desacelerou de aproximadamente 169 para 151,3 tokens por segundo. O tempo de operação da GPU diminuiu para 24,9% do tempo do Qwen com entrada de 4K e para 15,6% com entrada de 32K.

Na opinião da equipe, o compromisso na precisão é mínimo. O EdgeRock mantém 96,3% da pontuação AIME do Qwen3.5-4B e 97,5% no MATH-500, superando-o em 8 benchmarks e mantendo 95,3% das métricas de visão. Sua média de pass@1 no AIME no período de 2024 a 2026 é de 82,9%, contra 18,8% do modelo limitado de estado mais forte testado, RWKV-7 G1j 13.3B. Além disso, ele ocupa o primeiro lugar entre os modelos de estado limitado em 24 de 29 benchmarks de texto. Em um estudo de ablação, a tarefa de busca de informação mostrou 94,1% com o uso de âncoras de memória e apenas 0,4% sem elas.

Os pesos do modelo aceitam entrada de texto e imagem e estão disponíveis em compilações quantizadas. Eles foram lançados sob a licença EdgeRock model license, que, segundo a equipe, permite o uso comercial. Planeja-se o lançamento de versões maiores.

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