Cada vez que una inteligencia artificial necesita interpretar una imagen, traducir un texto o identificar patrones en un conjunto de datos, está realizando miles o millones de operaciones que dependen de un flujo constante de información entre la unidad de procesamiento y la memoria. Este ida y vuelta constante es uno de los grandes cuellos de botella actuales en el rendimiento y el consumo energético de los sistemas de IA.
Para entenderlo mejor, pensemos en un estudiante que debe consultar constantemente una enciclopedia ubicada en otra habitación mientras resuelve ejercicios matemáticos. Cada viaje para buscar un dato representa tiempo y energía desperdiciados. Esa es, en esencia, la limitación de la arquitectura tradicional de los chips actuales.
El enfoque «compute-in-memory» y sus límites
Con el objetivo de reducir este tráfico de datos, en los últimos años ha surgido una nueva generación de hardware conocida como sistemas compute-in-memory (CIM). Estos chips integran procesamiento y almacenamiento en un mismo componente, evitando la necesidad de mover datos entre bloques separados.
Muchos de estos CIM utilizan computación analógica, una técnica que aprovecha las propiedades físicas de la corriente eléctrica para realizar operaciones matemáticas. Si bien este enfoque es eficiente en términos energéticos, suele presentar problemas de precisión y escalabilidad, especialmente al trabajar con modelos de IA complejos que requieren operaciones exactas.
Una nueva propuesta basada en memoria spintrónica
Un grupo de investigadores de la Southern University of Science and Technology, la Xi’an Jiaotong University y otras instituciones ha presentado una alternativa prometedora en la revista Nature Electronics: un chip digital compute-in-memory basado en tecnología STT-MRAM, una forma de memoria spintrónica no volátil.
La memoria STT-MRAM (Spin-Transfer Torque Magnetic Random Access Memory) almacena información usando la orientación magnética de capas microscópicas. Imaginemos una puerta que se abre o cierra dependiendo del alineamiento de dos imanes: cuando están alineados, los electrones pasan con facilidad; cuando no lo están, el paso es más difícil. Esta diferencia se utiliza para representar los bits 0 y 1.
A diferencia de otras soluciones basadas en analogía, el nuevo chip trabaja con señales digitales, lo que garantiza mayor precisión y confiabilidad en los resultados, especialmente al escalar el uso a tareas más exigentes.
Características técnicas del nuevo macro CIM
El equipo desarrolló un módulo digital de 64 kilobits usando tecnología STT-MRAM de 40 nanómetros. Este módulo permite realizar multiplicaciones y sumas directamente dentro de las celdas de memoria, evitando transferencias innecesarias.
El diseño incluye mecanismos para adaptar la precisión de los datos, permitiendo trabajar con 4, 8, 12 o 16 bits, según lo requiera la tarea. En pruebas, el chip ejecutó redes neuronales residuales y modelos físico-informados con una eficiencia y exactitud comparables a las de soluciones de software tradicionales.
Los tiempos de cálculo obtenidos oscilaron entre 7,4 y 29,6 nanosegundos, y la eficiencia energética alcanzó hasta 112,3 tera-operaciones por segundo por vatio, según la configuración de precisión utilizada. Estos resultados sugieren que el nuevo diseño puede ejecutar tareas de IA de forma altamente paralela y sin pérdidas de información.
Implicaciones para dispositivos portátiles y futuros desarrollos
Uno de los aspectos más prometedores de esta tecnología es su potencial para llevar la inteligencia artificial avanzada a dispositivos portátiles, como teléfonos móviles, drones o sensores IoT. Actualmente, muchas tareas de IA se delegan a centros de datos debido a sus altas demandas computacionales. Este nuevo enfoque podría permitir que muchas de esas tareas se realicen localmente, reduciendo la dependencia de la nube y mejorando la privacidad y la latencia.
En un futuro cercano, esta arquitectura podría inspirar el desarrollo de nuevos chips CIM basados no solo en STT-MRAM, sino también en otras tecnologías spintrónicas, ampliando el espectro de soluciones posibles.
Un paso más hacia la IA sostenible
La eficiencia energética se ha convertido en un aspecto crucial en el diseño de hardware para inteligencia artificial. Frente a un escenario donde los modelos son cada vez más grandes y demandantes, soluciones como esta no solo apuntan a acelerar el procesamiento, sino también a reducir el impacto ambiental del despliegue masivo de IA.
Si bien el chip presentado aún está en una etapa experimental, sus resultados iniciales son alentadores y podrían marcar un hito en el diseño de arquitecturas más equilibradas entre rendimiento, consumo y precisión.
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by Natalia Polo via WWWhat's new
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