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Demostrada la Memoria Computacional para IA

Computación en memoria  o  Memoria Computacional (In-Memory Computing) es un concepto emergente que utiliza las propiedades físicas de los dispositivos de memoria para almacenar y procesar información. Esto es contrario a los actuales sistemas y dispositivos de von Neumann, como computadoras de escritorio estándar, ordenadores portátiles e incluso teléfonos celulares, que transfieren datos entre la memoria y la unidad de cómputo, haciéndolos más lentos y con menos consumo de energía.

Dispositivos PCM hechos de una aleación de telururo de antimonio de germanio, que se apila y se intercala entre dos electrodos. © IBM

Ahora, IBM Research anunció que sus científicos han demostrado que un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado, que se ejecuta en un millón de dispositivos de memoria de cambio de fase (PCM), encontró exitosamente correlaciones temporales en flujos de datos desconocidos. En comparación con las computadoras clásicas de última generación, se espera que esta tecnología prototipo produzca mejoras de 200x tanto en la velocidad como en la eficiencia energética, por lo que es muy adecuada para permitir sistemas informáticos ultradensos, de baja potencia y masivamente paralelos para aplicaciones en AI.

Los investigadores utilizaron dispositivos PCM hechos de una aleación de telururo de antimonio de germanio, que se apila y se intercala entre dos electrodos.

Cuando los científicos aplican una pequeña corriente eléctrica al material, lo calientan, lo que altera su estado de amorfo (con una disposición atómica desordenada) a cristalino (con una configuración atómica ordenada). Los investigadores de IBM han utilizado la dinámica de cristalización para realizar cálculos en su lugar. La información detallada está en el blog de IBM.

¿Qué hace que la computación en memoria sea la siguiente generación?

En 2014, Nancy Hensley, de IBM Analytics, explicaba en el blog de IBM Big Data & Analytics Hub por qué la computación en memoria se ha convertido en la nueva tecnología para análisis.

La computación en memoria acelera el análisis de los datos al poner el conjunto de datos activos en la memoria y eliminar la latencia del movimiento de datos en el almacenamiento en disco de rotación lenta.

La primera generación de soluciones In-memory requirió que todo el conjunto de datos se ajustara a la memoria, lo cual es una propuesta costosa cuando el conjunto de datos típicamente se dimensiona en el rango de múltiples terabytes. IBM concibió la tecnología en memoria a gran escala: velocidad en la memoria sin limitaciones, funcionalidad en la memoria con un alto grado de eficiencia y potencia en la memoria con una facilidad de uso incomparable y lo llamó BLU Acceleration.

Cuatro principios clave distinguen a BLU Acceleration como una tecnología informática en memoria de próxima generación:

Procesamiento ultrarrápido sin requerir todo el conjunto de datos en la memoria
BLU Acceleration está diseñado para procesar a velocidades increíbles, aunque no requiere tener todo el conjunto de datos en la memoria. En cambio, BLU Acceleration utiliza una serie de algoritmos avanzados que manejan hábilmente el procesamiento de datos en memoria.

Operaciones rentables y eficientes en datos comprimidos
Para mejorar la eficiencia, BLU Acceleration opera de manera rentable en datos comprimidos. En lugar de los pasos adicionales que malgastan el tiempo y los recursos del procesador para descomprimir datos, analizarlos y volver a comprimirlos, BLU Acceleration conserva el orden de los datos y realiza una amplia gama de operaciones.

Procesamiento de datos inteligente que omite datos que no son necesarios para generar respuestas
Al procesar conjuntos de datos masivos, es probable que una organización no necesite todos esos datos para responder a una consulta en particular. BLU Acceleration puede omitir de forma inteligente el procesamiento de datos innecesarios para generar respuestas rápidamente.

Gestión de datos fácil de usar desde un único sistema
Debido a que los usuarios de negocios exigen más análisis más rápido que nunca, necesitan computación en memoria que pueda mantener el ritmo. BLU Acceleration está diseñado para ser fácil de usar y ayuda a ofrecer un rendimiento óptimo de fábrica; no hay necesidad de índices, ajustes o esfuerzos de configuración que requieren mucho tiempo.
Más información: IBM Big Data Hub.