Nueva tecnología de semiconductores mejora la eficiencia del entrenamiento de IA con hardware analógico

MadridUn equipo de investigación de POSTECH y la Universidad de Corea ha mejorado la computación de IA utilizando hardware analógico. Demostraron que los dispositivos de Memoria de Acceso Aleatorio Electroquímica (ECRAM) pueden aumentar el rendimiento de la IA. Este avance pretende superar las limitaciones del hardware digital tradicional, como las CPU y las GPU, que tienen dificultades para escalar aplicaciones de IA.

Características destacadas de la nueva tecnología:

• El hardware analógico utiliza una estructura de matriz de puntos cruzados para procesamiento paralelo.
• Los dispositivos ECRAM gestionan la conductividad eléctrica a través del movimiento de iones.
• La tecnología cuenta con una estructura de tres terminales para un funcionamiento de bajo consumo.
• El equipo de investigación fabricó con éxito una matriz ECRAM de 64×64.

Un estudio publicado en Science Advances revela que los dispositivos ECRAM, organizados en una matriz de 64x64, presentan un rendimiento eléctrico y capacidades de conmutación excepcionales. Además, mostraron altos índices de éxito y consistencia. Esto es relevante, ya que previas matrices solo alcanzaban tamaños de 10x10. Utilizando el algoritmo Tiki-Taka, un método avanzado de aprendizaje, lograron mejorar la precisión en el entrenamiento de redes neuronales de IA.

Una parte crucial de esta investigación es cómo el hardware retiene el "peso," es decir, cómo sigue aprendiendo con precisión sin sobrecargar la red neuronal. A diferencia de la memoria de semiconductores convencional, el sistema de tres partes de ECRAM para leer y escribir datos es más eficiente y consume menos energía. Esto es especialmente importante para aplicaciones comerciales donde el ahorro de energía es fundamental.

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Esta investigación podría tener un impacto significativo en el cálculo de IA. El hardware analógico permite el procesamiento paralelo, algo que el hardware digital no puede hacer con la misma eficacia. Esto es especialmente beneficioso para tareas que requieren procesamiento continuo de datos. Podría resultar en mejoras en muchas áreas de la IA, incluyendo IA generativa y modelos de aprendizaje automático más eficientes.

El respaldo del Ministerio de Comercio, Industria y Energía y otros grupos evidencia la importancia de esta investigación para el desarrollo de la tecnología industrial y los semiconductores. El hardware analógico diseñado para la inteligencia artificial puede revolucionar la industria al ofrecer una manera más escalable y eficiente de manejar los cálculos de IA.

El uso exitoso de los dispositivos ECRAM a gran escala demuestra su potencial para aplicaciones comerciales, sugiriendo que el hardware analógico podría ofrecer ventajas frente a las soluciones digitales en tareas y entrenamientos de IA. Este avance no solo impulsa la tecnología, sino que también abre nuevas formas de mejorar las capacidades de la IA de manera eficiente.