三星半导体宣布，通过结构创新，实现了基于MRAM(磁阻随机存取存储器)的内存内计算(In-Memory Computing)，进一步拓展了三星的下一代低功耗人工智能芯片技术的前沿领域。
在传统的计算体系中，内存中的数据要转移到处理芯片的数据计算单元中进行处理，对于带宽、时延要求非常高。
内存内计算则是一种新的计算模式，也可以叫做“存算一体化”，在内存中同时执行数据存储、数据计算处理，无需往复移动数据。
同时，内存网络中的数据处理是以高度并行的方式执行，因此提高性能的同时，还能大大降低功耗。
对比其他存储器，MRAM磁阻内存在运行速度、寿命、量产方面都有明显优势，功耗也远低于传统DRAM，关键是还具有非易失的特点，即断电不会丢失数据。
不过一直以来，MRAM磁阻内存很难用于内存内计算，因为它在标准的内存内计算架构中无法发挥低功耗优势。
三星研究团队设计了一种名为“电阻总和”(resistance sum)的新型内存内计算架构，取代标准的“电流总和”(current-sum)架构，成功开发了一种能演示内存内计算架构的MRAM阵列芯片，命名为“用于内存内计算的磁阻内存交叉阵列”(crossbar array of magnetoresistive memory devices for in-memory computing)。
这一阵列成功解决了单个MRAM器件的小电阻问题，从而降低功耗，实现了基于MRAM的内存内计算。
按照三星的说法，在执行AI计算时，MRAM内存内计算可以做到98％的笔迹识别成功率、93％的人脸识别准确率。
