Samsung Electronics ha anunciado su demostración de la primera computación en memoria del mundo basada en MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory). El artículo sobre esta innovación fue publicado en Nature el 12 de enero y está previsto que se publique en la próxima edición impresa de la revista.
Bajo el título Una matriz de dispositivos de memoria magnetorresistiva para la computación, este artículo muestra el liderazgo de Samsung en tecnología de memoria y su esfuerzo por fusionar la memoria y los sistemas de semiconductores para los chips de inteligencia artificial (IA) de próxima generación.
La investigación ha sido liderada por Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT) en colaboración con Samsung Electronics Foundry Business and Semiconductor R&D Center. El autor principal del estudio, el Dr. Seungchul Jung, Investigador en SAIT, y los autores corresponsales, el Dr. Donhee Ham, asistente del SAIT y profesor de la Universidad de Harvard, y el Dr. Sang Joon Kim, Vicepresidente de Tecnología del SAIT, dirigieron la investigación.
En el estándar de la arquitectura computacional, los datos son almacenados en chips de memoria y son ejecutados en diferentes procesadores.
En cambio, la computación en memoria es un nuevo paradigma informático que pretende realizar tanto el almacenamiento como el procesamiento de datos en una red de memoria. Por otro lado, gracias a que este esquema puede procesar una gran cantidad de datos almacenados dentro de la propia red de memoria sin tener que mover los datos, y el procesamiento de datos en la red de memoria se ejecuta de forma altamente paralela, el consumo de energía se reduce sustancialmente. La computación en memoria ha surgido, por tanto, como una de las tecnologías prometedoras la próxima generación de chips semiconductores de IA de bajo consumo.
Por este motivo, la investigación sobre la computación en memoria ha sido muy intensa en todo el mundo. Las memorias no volátiles, en particular las RRAM (Resistive Random Access Memory) y las PRAM (Phase-change Random Access Memory), se han utilizado activamente para demostrar este tipo de computación.
En cambio, hasta ahora ha sido difícil utilizar la MRAM —otro tipo de memoria no volátil—, a pesar de las ventajas de la MRAM, como la velocidad de funcionamiento, la resistencia y la producción a gran escala. Esta dificultad se debe a la baja resistencia de la MRAM, por lo que ésta no puede disfrutar de la ventaja de la reducción de energía cuando se utiliza en la arquitectura de computación en memoria estándar.
Los investigadores de Samsung Electronics han aportado una solución a este problema mediante una innovación arquitectónica. En concreto, han conseguido desarrollar un chip de matriz MRAM que demuestra la computación en memoria, sustituyendo a la arquitectura estándar computacional, de “suma de corrientes” (current-sum) por una nueva arquitectura de computación en memoria de “suma de resistencias” (resistance sum), que aborda el problema de la pequeña resistencia de los dispositivos MRAM individuales.
Posteriormente, el equipo de investigación de Samsung probó el rendimiento de este chip de computación en memoria MRAM haciéndolo funcionar para realizar cálculos de IA. El chip alcanzó una precisión del 98% en la clasificación de dígitos escritos a mano, y una precisión del 93% en la detección de rostros a partir de escenas.
Al introducir la memoria MRAM (ya en producción a escala comercial en el sistema de fabricación de semiconductores) en el ámbito de la memoria computacional, este trabajo amplía la frontera de las tecnologías de chip de IA de bajo consumo de la próxima generación.
Los investigadores también han sugerido que este nuevo chip MRAM no solo puede utilizarse para la computación en memoria, sino que también puede servir como plataforma para descargar redes neuronales biológicas. Esto va en la línea de la visión de la electrónica neuromórfica que los investigadores de Samsung expusieron recientemente en un artículo de perspectiva publicado en el número de septiembre de 2021 de la revista Nature Electronics.
Como se destaca en este trabajo, al aprovechar su tecnología de memoria líder y fusionarla con la tecnología de semiconductores de sistema, Samsung planea seguir ampliando su liderazgo en la computación de próxima generación y los semiconductores de IA.
