El cerebro humano, una misteriosa computadora biológica, ha sido durante mucho tiempo objeto de estudio e imitación por parte de los científicos. Con sus 20 mil millones de neuronas y 600 billones de sinapsis, el cerebro es una maravilla de la naturaleza, conocida por su complejidad y eficiencia. Los expertos en el campo de la inteligencia artificial (IA) se esfuerzan por aprender de esta computadora biológica, simplificando el proceso de cálculo del cerebro en una serie de operaciones de multiplicación y suma para lograr una computación más eficiente. En este proceso, ha surgido una tecnología innovadora conocida como computación en memoria , que aumenta la eficiencia de la computación de la IA hasta 20 veces.

El método de computación del cerebro

Nuestros pensamientos y procesos cognitivos pueden verse como la amplificación y transmisión de señales eléctricas a través de sinapsis neuronales, seguida de su acumulación dentro de las neuronas. Este proceso computacional en el cerebro está altamente paralelizado, lo que nos permite procesar información a velocidades asombrosas. En este proceso, el factor de amplificación (multiplicador) de las sinapsis neuronales desempeña un papel fundamental al influir en la transmisión y el procesamiento de señales.

Limitaciones de las arquitecturas informáticas tradicionales

Sin embargo, las arquitecturas informáticas tradicionales, como las CPU y las GPU, enfrentan un desafío importante. Para realizar operaciones de multiplicación, estas unidades informáticas deben recuperar los multiplicadores de la memoria antes de que pueda comenzar el cálculo. Esto es similar a reconstruir un minicerebro dentro de la unidad de computación, transferir multiplicadores a la unidad de computación y solo entonces comenzar los cálculos reales. A medida que crecen los tamaños de los modelos de IA, el costo de tiempo de lectura de los multiplicadores aumenta sustancialmente, lo que resulta en una pérdida sustancial de tiempo computacional.

La aparición de la informática en la tecnología de la memoria.

Para abordar este problema, la tecnología informática en memoria ha pasado a primer plano. La idea central de esta tecnología es integrar operaciones de computación y almacenamiento, emulando el método de computación del cerebro. En la informática en memoria, las unidades de almacenamiento no sólo almacenan datos sino que también poseen capacidades computacionales, lo que les permite procesar directamente los datos de entrada. Esto elimina la necesidad de transferir datos a unidades de cálculo separadas, lo que permite que el cálculo se realice dentro de unidades de almacenamiento, de forma similar a cómo se realiza el cálculo dentro de las neuronas y las sinapsis.

Volviendo a la esencia del cerebro

La principal ventaja de la tecnología de computación en memoria es que regresa a la esencia de la computación cerebral. Evita la necesidad de movimiento repetitivo de datos y la reconstrucción de un cerebro virtual, permitiendo la computación directa dentro de unidades de almacenamiento. Este enfoque innovador mejora significativamente la eficiencia de la informática de IA, que según se informa es hasta 20 veces más eficiente que las arquitecturas tradicionales. Esto no solo ahorra tiempo sino que también conserva energía, lo que permite completar rápidamente tareas de IA a gran escala.

Perspectivas de futuro

La tecnología informática en memoria representa un gran avance en el campo del hardware de IA. A medida que la tecnología continúa evolucionando, está preparada para sobresalir en varios dominios, especialmente en tareas que implican el procesamiento de datos a gran escala y modelos complejos. El éxito de esta tecnología acelerará el desarrollo de la IA, acercándonos a hacer realidad el sueño de los sistemas inteligentes. En el futuro, la tecnología de computación en memoria está llamada a convertirse en un avance distintivo en el campo de la inteligencia artificial, abriendo nuevas posibilidades para nuestro mundo tecnológico.