Le coût énergétique associé aux mouvements de données à travers la hiérarchie des mémoires est devenu un facteur limitant dans les systèmes de calcul modernes. Afin d'enrayer cette tendance, des architectures innovantes favorisant un traitement plus local et parallélisable de l'information stockée sont proposées; il s'agit de "calcul proche/dans la mémoire" (Near/In-Memory Computing). Des gains importants sont anticipés, s'agissant notamment de tâches complexes (ex: optimisation combinatoire, analyse de graphes, cryptographie) et basées sur le traitement de volumes importants de données (ex: analyse de flux vidéos, bio-informatique). De telles applications sont particulièrement exigeantes en termes d'endurance, de rapidité et de densité. Les mémoires SRAM, satisfaisant les deux premiers critères, commencent à souffrir de leur surface et de leur consommation de puissance statique. Il convient donc d'évaluer des alternatives technologiques plus denses et non-volatiles, parmi lesquelles les mémoires magnétorésistives (MRAM) se distinguent en termes de compromis rapidité/endurance.

L'objectif principal sera d'estimer les améliorations permises par la MRAM en termes de compromis puissance/performance/aire (PPA), relativement aux solutions existantes à base de SRAM et pour des nœuds technologiques avancés. Une méthodologie d'analyse et de comparaison devra donc être établie pour diverses variantes MRAM, un modèle compact de l'élément mémoire permettant d'optimiser les cellules unitaires. Sur la base de ces travaux, des démonstrateurs fonctionnels IMC seront élaborés afin de quantifier l'apport de cette technologie sur un véhicule de test intégré.