Samsung presenta la primera computación en memoria con tecnología MRAM

Samsung presenta la primera computación en memoria con tecnología MRAM

MADRID, 18 Ene. (Portaltic/EP) -

Samsung ha mostrado la primera computación en memoria en el mundo realizada a través de la tecnología MRAM, un nuevo sistema de memoria que puede utilizarse para aplicaciones como el desarrollo de chips de inteligencia artificial (IA) de bajo consumo.

MRAM son las siglas de memoria de acceso aletorio magnetorresistiva, una alternativa a los actuales sistemas de RAM no volátiles, en los que el almacenamiento de datos y procesamiento tienen lugar en la misma unidad, es decir, con computación en memoria.

Aunque ya se han probado otros sistemas de este tipo como la memoria resistiva de acceso aleatorio (RRAM) y la memoria de acceso aleatorio de cambio de fase (PRAM), MRAM era una tecnología que hasta ahora no se había probado debido a su baja resistencia, como ha informado la empresa en un comunicado.

La tecnología desarrollada por Samsung, que se ha publicado en la revista Nature, soluciona el problema de la resistencia mediante el desarrollo de un chip de matriz MRAM que sustituye a la arquitectura estándar computacional, de 'suma de corrientes' por una nueva arquitectura de computación en memoria de 'suma de resistencias'.

Samsung presenta la primera computación en memoria con tecnología MRAM

La compañía surcoreana ya ha demostrado el funcionamiento de su nuevo sistema para realizar cálculos de IA. El chip alcanzó una precisión del 98 por ciento en la clasificación de dígitos escritos a mano, y del 93 por ciento en la detección de rostros a partir de escenas.

MRAM ya se encuentra en producción a escala comercial en el sistema de fabricación de semiconductores, y Samsung cree que 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.