Prueban una tecnología de memoria para reducir las necesidades energéticas de la IA

Un equipo de la Universidad de Texas, en Estados Unidos, probó junto con TSMC una tecnología de memoria emergente enfocada en reducir el impacto energético de la inteligencia artificial. El estudio aparece en Science Advances. Se evaluó la SOT-MRAM, memoria con propiedades magnéticas que mantiene la información sin alimentación eléctrica y que, por su diseño, promete ser más rápida y consumir menos que alternativas. Sam Liu, primer autor del trabajo, indicó que aunque la SOT-MRAM almacena dos estados, fue diseñada para aprovechar ese binario sin comprometer precisión. En tareas de IA como inferencia, entrenamiento binario y modelado probabilístico, las escrituras tardaron 2 nanosegundos y consumieron 2 picojulios por escritura, frente a tecnologías que pueden tardar 5 a cientos de veces más.