{"@context":"https://neupai.io/schema/v0.2","@type":"StructuredNewsArticle","identity":{"article_id":"skhynix_20261014_3d-fenand-aim-research","canonical_url":"https://news.skhynix.co.kr/research-inside-ep2/","ai_url":null,"publisher":{"name":"SK하이닉스 뉴스룸","domain":"skhynix.co.kr","type":"online"},"author":"unknown","published_at":"2026-10-14T00:00:03.000Z","updated_at":null,"language":"ko","article_type":"feature","originality":"self_produced"},"content":{"headline":"[Research Inside] AI 시대, 저장하던 낸드가 연산을 시작했다∙∙∙ IEEE 논문으로 입증한 3D FeNAND Co-optimization이 여는 AI 메모리의 새로운 차원","summary":"SK하이닉스 연구팀이 3D FeNAND 기반 아날로그 컴퓨팅 인 메모리(A-CiM)의 효율을 높이기 위해 셀, 비셀, 페이지를 공동 최적화하는 기술을 개발했다. 시뮬레이션 결과 기존 2차원 배열 대비 처리량이 약 10~20배, 에너지 효율이 약 4,000~5,000배 향상된 것으로 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