La computación analógica en memoria reduce el consumo energético de la IA
La computación analógica en memoria, o AiMC por sus siglas en inglés, representa un cambio en cómo los chips procesan las tareas de inteligencia artificial. En lugar de mover grandes volúmenes de datos entre la memoria y las unidades de procesamiento, estos circuitos especializados ejecutan los cálculos directamente donde se almacena la información. Este enfoque elimina el cuello de botella principal en el consumo de energía, que es el transporte constante de datos a través del chip. Como resultado, los sistemas que usan AiMC pueden operar con una fracción de la potencia que requieren las arquitecturas tradicionales, lo que es crucial para implementar modelos de IA en dispositivos con recursos limitados, como sensores o teléfonos móviles.
Cómo funciona la arquitectura AiMC
La base técnica de AiMC reside en usar las celdas de memoria, a menudo basadas en tecnología de memoria no volátil como la ReRAM o la PCM, para realizar operaciones matemáticas analógicas. En una matriz de estas celdas, los valores de los pesos de una red neuronal se programan como niveles de conductancia. Cuando se aplican los voltajes de entrada que representan los datos, la ley de Ohm y la ley de corrientes de Kirchhoff realizan de forma natural y paralela la multiplicación y acumulación vectorial, que es la operación fundamental en las inferencias de IA. Este proceso masivamente paralelo y analógico evita digitalizar y mover cada dato individual, ahorrando así una cantidad significativa de energía y tiempo.
Desafíos y perspectivas de futuro
Implementar AiMC a escala comercial presenta retos técnicos considerables. La precisión analógica es inherentemente menor que la digital, y factores como la variabilidad en la fabricación de las celdas o la deriva de sus valores con el tiempo pueden afectar la exactitud de los cálculos. Los investigadores trabajan en técnicas de compensación y en diseños de circuitos que mitiguen estos efectos. Además, el ecosistema de desarrollo de software debe adaptarse para compilar y desplegar modelos en estos aceleradores especializados. A pesar de estos obstáculos, el progreso en este campo es constante, y varias empresas ya muestran prototipos funcionales que prometen revolucionar la eficiencia de la inteligencia artificial en el borde.
Es irónico que para avanzar hacia un futuro de IA más compleja, una tecnología clave consista en volver a principios electrónicos analógicos básicos que se enseñan en la primera semana de cualquier curso de circuitos.
