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Diseñan primer CPU programable basado en memristores

El dispositivo ha sido desarrollado por ingenieros de la Universidad de Michigan quienes aseguran que el chip puede ejecutar una variedad de procesos complejos de Inteligencia Artificial y sin utilizar tantos recursos del sistema que lo hospeda.

ElectronicosOnline.com Magazine / Oswaldo Barajas

Científicos de la Universidad de Michigan han anunciado que lograron diseñar el primer CPU compuesto de memristores capaz de ser programable para ejecutar una variedad de tareas complejas incluyendo de Inteligencia Artificial (IA).

 

El reporte de prensa publicado en el sitio Web de la universidad se describe que este componente está desarrollado utilizando un proceso CMOS (Semiconductor de Óxido-Metal Complementario) y es capaz de ejecutar diversas tareas complejas utilizando los recursos de sus memorias embebidas, algo que hasta el momento no ha sido posible en otros prototipos que incorporan también memristores.

Cabe mencionar que los memristores y otras memorias no-volátiles parecen prestarse particularmente bien a ciertas tareas complejas, pero una de sus características que comparten la mayoría de estas es que su capacidad de procesamiento es limitado y solo se especializan en cierta clase de tareas.

Por ejemplo, la mayoría de las demostraciones de estos prototipos en memoria han sido utilizando aceleradores independientes que están construidos para soportar al núcleo principal, y en ciertos casos suelen requerir recursos off-chip de un procesador por separado para poder seguir funcionando.

“Todos desean tener un procesador IA en sus smartphones, pero tampoco deseas que la batería de tu dispositivo se acabe rápidamente”, explicó Wei Lu, profesor del área de Ingeniería Electrónica y Computación de la Universidad de Michigan y participante de este proyecto.

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El académico mencionó que en el caso de sectores como el médico, contar con chips IA que pudieran ejecutarse sin depender del Cloud Computing permitiría una mayor seguridad y privacidad con los datos de los pacientes que se estuvieran trabando.

Los académicos afirman que estos chips permitirían ahorrar recursos de la computadora para ejecutar diversas tareas complejas de IA gracias a que sus memristores dotarían de acceso a memoria al núcleo principal.

 

Una de las claves para permitir chips IA capaces de operar sin la necesidad de tantos recursos de la nube son precisamente los memristores, una memoria que tiene una resistencia variable que puede servir como una forma de almacenamiento de información. Debido a que los memristores almacenan y procesan información en la misma ubicación, pueden sortear el mayor cuello de botella para la velocidad y la potencia de cálculo al no establecer pipelines más extensos para el accesos a la memoria de escritura y lectura, pues la conexión entre la memoria y el procesador están al alcance.

Este recurso es buscado también por otro sector industrial que ha tomado fuerza en los últimos años: las aplicaciones que utilizan Machine Learning (ML). Los algoritmos de ML trabajan con muchos datos para hacer cosas como identificar objetos en fotos y vídeos o predecir qué pacientes del hospital corren mayor riesgo de infección a través de cálculos matemáticos y estadísticos complejos. Los ingenieros programadores ya prefieren ejecutar estos algoritmos en unidades de procesamiento gráfico (GPUs) en lugar del CPUs debido a que los primeros han demostrado tener más potencia para el procesamiento de datos lo que eleva el costo de los proyectos asociados a ML.

"Las GPUs y los circuitos digitales altamente personalizados y optimizados se consideran entre 10 y 100 veces mejores que las CPUs en términos de potencia y rendimiento. Los procesadores de IA basados en memristores podrían ser hasta 10 o 100 veces mejores que los GPUs”, mencionó Lu.

De acuerdo con los investigadores académicos, una matriz de memristores lleva esto aún más lejos. Cada memristor es capaz de hacer su propio cálculo, lo que permite realizar miles de operaciones dentro de un núcleo a la vez, como quedó demostrado en un prototipo de escala experimental donde colocaron más de 5,800 memristores, pero adelantaron que un diseño comercial podría incluir millones de memristores.

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