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Georgia Institute of TechnologyとSynopsysの研究者らは、2ナノメートルノード向けに、モノリシック3次元設計を採用した6トランジスタSRAMセルを提案している。この設計では、バックエンド・オブ・ライン層にインジウム・ガリウム酸化物のパスゲートを使用する。研究では、高性能シリコンベースラインと比較して、サブアレイレベルで面積を25%削減し、書き込み時間を42.2%短縮したと報告されている。
Georgia Institute of Technologyの研究論文は、Mixture of Expertsアーキテクチャに基づく言語モデルのトレーニングに使用される大規模光インターコネクトにおいて、繰り返される熱チューニング処理が及ぼす影響を分析している。公開された要約によると、停止期間を排除することで、検討されたシナリオにおけるMixtral 8x7Bのトレーニングが2.7倍高速化した。