Investigadores chinos presentan un chip memristor de 40 nm con computación inspirada en el

Científicos chinos de la Universidad de Pekín y del Instituto de Microsistemas y Tecnología de la Información de Shanghái han desarrollado un chip neuromórfico basado en memristores que realiza cálculos directamente en la memoria. Publicado en la revista Science, según informan, su chip de memristores ejecuta tareas especializadas entre 50 y 478 veces más rápido que las GPU modernas.

El avance no está ligado a un nodo de fabricación de vanguardia: este chip se fabrica mediante un proceso maduro de 40 nm. La innovación reside, en cambio, en su arquitectura. El chip se basa en memristores de cambio de fase que tanto almacenan datos como realizan cálculos de forma simultánea, reduciendo drásticamente la transferencia de datos entre la memoria y los procesadores —un cuello de botella habitual que aumenta la latencia y el consumo energético en los sistemas convencionales con GPU.

El equipo informa que cada paso computacional en su sistema neurodinámico dura apenas 2.12 milisegundos. Su comparación de velocidad con GPUs se aplica solo a escenarios especializados, como el modelado de la corteza cerebral y otras tareas dinámicas donde la gestión del estado temporal y el alto paralelismo son determinantes. Estos chips memristor no están concebidos para reemplazar a las GPUs en cargas de trabajo generales de IA, entrenamiento de grandes modelos de lenguaje o renderizado gráfico.

• Tecnología de proceso: 40 nm
• Área del núcleo computacional: 0.28 mm²
• Frecuencia de funcionamiento: 50 MHz
• Arquitectura: computación en memoria usando memristores de cambio de fase
• ADC integrados y circuitos generadores de pulsos de programación

La computación neuromórfica basada en memristores no es nueva. IBM presentó en vista previa su chip TrueNorth en 2014, y Intel ha ido desarrollando su serie Loihi desde 2018. A comienzos de 2024, Intel presentó Hala Point, un sistema con 1.15 mil millones de neuronas artificiales orientado a la investigación en IA de alta eficiencia energética. Lo que distingue al chip memristor chino es su enfoque en la tecnología de memristores y en lograr tiempos por paso en el rango de milisegundos en hardware real, en lugar de en simulaciones.

Este enfoque también se alinea con la estrategia de China de impulsar la computación especializada sin perseguir las tecnologías de proceso de vanguardia dominadas por TSMC, Samsung e Intel. En medio de las continuas restricciones de exportación de EE. UU., los laboratorios y empresas chinas dan cada vez más prioridad a la innovación arquitectónica, el empaquetado y los aceleradores de nicho. Si estos resultados publicados en Science se escalan a sistemas mayores, los chips memristor podrían encontrar un papel en la simulación cerebral, la dinámica industrial y los dispositivos de IA basados en sensores —ámbitos donde la baja latencia y la eficiencia energética priman sobre la versatilidad de las GPUs.

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La gran pregunta ahora es si esta arquitectura memristor puede ir más allá de los primeros prototipos y ofrecer un rendimiento consistente a escala. El éxito podría redefinir la forma en que se aceleran ciertos sistemas de IA y sistemas dinámicos, especialmente en aquellos casos donde los diseños centrados en GPU topan con límites de consumo o latencia.