Avanzando en microelectrónica para satisfacer las demandas evolutivas de la IA

La inteligencia artificial está redefiniendo la tecnología en todas las industrias, exigiendo soluciones microelectrónicas que ofrezcan rendimiento, eficiencia energética y factores de forma compactos sin precedentes. Desde centros de datos masivos hasta vehículos autónomos, robots, dispositivos móviles, wearables y aplicaciones futuras aún por imaginar, la necesidad de hardware más rápido, inteligente y ecológico es apremiante.

En el ámbito del hardware, este desafío requiere paradigmas innovadores en sensores, procesadores, memoria, interconexiones y encapsulado. La comunidad de investigación de Leti explora activamente estas fronteras, posicionándose en la intersección de Edge AI y tendencias industriales más amplias. Soluciones reales y fabricables surgirán solo mediante colaboración interdisciplinaria antes de la producción en masa.

Podemos anticipar el mercado de IA mapeando aplicaciones según capacidad de cómputo y consumo energético (ver Figura 1). Los wearables están en el extremo de baja potencia y bajo cómputo, mientras que los centros de datos exigen el máximo rendimiento y presupuestos energéticos. Electrodomésticos inteligentes, realidad aumentada, robótica y vehículos autónomos ocupan el espectro intermedio.

Figura 1. (Fuente: Leti)

Edge AI —donde la mayor parte del análisis de datos ocurre en el punto de captura— prospera en el lado izquierdo del espectro. Lograrlo requiere sensores y procesadores que puedan adaptarse al vuelo, como los ojos y oídos humanos. Estos componentes deben ajustar dinámicamente características como el rango dinámico para igualar la inteligencia local, todo dentro de una huella que quepa en un reloj o wearable.

Por el contrario, cargas de trabajo de IA a mayor escala exponen los límites de arquitecturas de cómputo tradicionales, especialmente los ciclos constantes de lectura/escritura de memoria que consumen tanto tiempo como energía.

Con estas realidades en mente, Leti prioriza la investigación en sensores inteligentes y enfoques de cómputo revolucionarios.

Uno de los cuellos de botella fundamentales de la computación moderna es el movimiento de datos: transferir datos entre memoria y procesador ahora consume mucho más tiempo y energía que la computación misma. De hecho, la transferencia de datos y el acceso a memoria pueden representar hasta el 90 % del presupuesto energético de un sistema —una cifra alarmante para cargas de trabajo de IA que dependen de vastos conjuntos de datos y operaciones simples. Reducir el movimiento de datos es, por tanto, esencial.

El trabajo de larga data de Leti en circuitos 3D busca apilar memoria directamente sobre procesadores, acortando enlaces físicos y reduciendo latencia. También son pioneros en nuevas arquitecturas de memoria que realizan suma, resta y lógica booleana directamente dentro de celdas SRAM. Este enfoque de computación en memoria (IMC) elimina la necesidad de mover datos fuera de la memoria, ahorrando espacio y energía. Los primeros prototipos muestran potencial para un aumento de 100 veces en el rendimiento de IA manteniéndose dentro de la misma envolvente de frecuencia y energía esperada para la década de 2020.