{"id":5418,"date":"2022-01-19T20:13:47","date_gmt":"2022-01-19T19:13:47","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=5418"},"modified":"2022-01-19T20:13:47","modified_gmt":"2022-01-19T19:13:47","slug":"samsung-muestra-la-primera-computacion-basada-en-memoria-mram-del-mundo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=5418","title":{"rendered":"Samsung muestra la primera computaci\u00f3n basada en memoria MRAM del mundo"},"content":{"rendered":"

La investigaci\u00f3n de Samsung Electronics para la producci\u00f3n de semiconductores para dispositivos de Inteligencia Artificial con tecnolog\u00eda MRAM ha sido publicado en \u2018Nature\u2019<\/strong><\/p>\n

Samsung Electronics Co., Ltd., l\u00edder mundial en tecnolog\u00eda avanzada de semiconductores, ha anunciado su demostraci\u00f3n de la primera computaci\u00f3n en memoria del mundo basada en MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory). El art\u00edculo sobre esta innovaci\u00f3n fue publicado en Nature el 12 de enero y est\u00e1 previsto que se publique en la pr\u00f3xima edici\u00f3n impresa de la revista. Bajo el t\u00edtulo \u201cUna matriz de dispositivos de memoria magnetorresistiva para la computaci\u00f3n\u201d, este art\u00edculo muestra el liderazgo de Samsung en tecnolog\u00eda de memoria y su esfuerzo por fusionar la memoria y los sistemas de semiconductores para los chips de inteligencia artificial (IA) de pr\u00f3xima generaci\u00f3n.
\nLa investigaci\u00f3n ha sido liderada por Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT) en colaboraci\u00f3n con
\nSamsung 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 Tecnolog\u00eda del SAIT, dirigieron la investigaci\u00f3n.
\nEn el est\u00e1ndar de la arquitectura computacional, los datos son almacenados en chips de memoria y son ejecutados en diferentes procesadores.
\nEn cambio, la computaci\u00f3n en memoria es un nuevo paradigma inform\u00e1tico 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 energ\u00eda se reduce sustancialmente. La computaci\u00f3n en memoria ha surgido, por tanto, como una de las tecnolog\u00edas prometedoras la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de chips semiconductores de IA de bajo consumo.
\nPor este motivo, la investigaci\u00f3n sobre la computaci\u00f3n en memoria ha sido muy intensa en todo el mundo. Las memorias no vol\u00e1tiles, 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 computaci\u00f3n. En cambio, hasta ahora ha sido dif\u00edcil utilizar la MRAM \u2014otro tipo de memoria no vol\u00e1til\u2014, a pesar de las ventajas de la MRAM, como la velocidad de funcionamiento, la resistencia y la producci\u00f3n a gran escala. Esta dificultad se debe a la baja resistencia de la MRAM, por lo que \u00e9sta no puede disfrutar de la ventaja de la reducci\u00f3n de energ\u00eda cuando se utiliza en la arquitectura de computaci\u00f3n en memoria est\u00e1ndar.
\nLos investigadores de Samsung Electronics han aportado una soluci\u00f3n a este problema mediante una innovaci\u00f3n arquitect\u00f3nica. En concreto, han conseguido desarrollar un chip de matriz MRAM que demuestra la computaci\u00f3n en memoria, sustituyendo a la arquitectura est\u00e1ndar computacional, de \u201csuma de corrientes\u201d (current-sum) por una nueva arquitectura de computaci\u00f3n en memoria de \u201csuma de resistencias\u201d (resistance sum), que aborda el problema de la peque\u00f1a resistencia de los dispositivos MRAM individuales.
\nPosteriormente, el equipo de investigaci\u00f3n de Samsung prob\u00f3 el rendimiento de este chip de computaci\u00f3n en memoria MRAM haci\u00e9ndolo funcionar para realizar c\u00e1lculos de IA. El chip alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n del 98% en la clasificaci\u00f3n de d\u00edgitos escritos a mano, y una precisi\u00f3n del 93% en la detecci\u00f3n de rostros a partir de escenas.
\nAl introducir la memoria MRAM (ya en producci\u00f3n a escala comercial en el sistema de fabricaci\u00f3n de semiconductores) en el \u00e1mbito de la memoria computacional, este trabajo ampl\u00eda la frontera de las tecnolog\u00edas de chip de IA de bajo consumo de la pr\u00f3xima generaci\u00f3n.
\nLos investigadores tambi\u00e9n han sugerido que este nuevo chip MRAM no solo puede utilizarse para la computaci\u00f3n en memoria, sino que tambi\u00e9n puede servir como plataforma para descargar redes neuronales biol\u00f3gicas. Esto va en la l\u00ednea de la visi\u00f3n de la electr\u00f3nica neurom\u00f3rfica que los investigadores de Samsung expusieron recientemente en un art\u00edculo de perspectiva publicado en el n\u00famero de septiembre de 2021 de la revista Nature Electronics.
\n\u201cLa computaci\u00f3n en memoria se asemeja a nuestro cerebro en el sentido de que, en \u00e9l, la computaci\u00f3n tambi\u00e9n se produce dentro de la red de memorias biol\u00f3gicas, o sinapsis, los puntos en los que las neuronas se tocan entre s\u00ed\u201d, afirma el Dr. Seungchul Jung, autor principal del art\u00edculo. \u201cDe hecho, aunque de momento la computaci\u00f3n realizada por nuestra red MRAM tiene un prop\u00f3sito diferente al de la computaci\u00f3n realizada por el cerebro, esta red de memoria de estado s\u00f3lido puede utilizarse en el futuro como plataforma para imitar el cerebro modelando la conectividad de las sinapsis del cerebro\u201d.
\nComo se destaca en este trabajo, al aprovechar su tecnolog\u00eda de memoria l\u00edder y fusionarla con la tecnolog\u00eda de semiconductores de sistema, Samsung planea seguir ampliando su liderazgo en la computaci\u00f3n de pr\u00f3xima generaci\u00f3n y los semiconductores de IA.<\/p>\n

Arriba en la foto, (de izquierda a derecha) Dr. Donhee Ham, miembro de SAIT y profesor de la Universidad de Harvard, Dr. Seungchul Jung, investigador de SAIT y Dr. Sang Joon Kim, Vicepresidente de Tecnolog\u00eda de SAIT \/ Imagen cortes\u00eda de Samsung<\/em><\/span><\/p>\n

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