{"id":87650,"date":"2025-11-01T21:17:21","date_gmt":"2025-11-02T02:17:21","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=87650"},"modified":"2025-11-01T21:17:23","modified_gmt":"2025-11-02T02:17:23","slug":"china-resuelve-problema-centenario-con-chip-analogico-1000-veces-mas-rapido-que-las-gpu-de-gama-alta-de-nvidia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2025\/11\/01\/china-resuelve-problema-centenario-con-chip-analogico-1000-veces-mas-rapido-que-las-gpu-de-gama-alta-de-nvidia\/","title":{"rendered":"China resuelve “problema centenario” con chip anal\u00f3gico 1000 veces m\u00e1s r\u00e1pido que las GPU de gama alta de Nvidia"},"content":{"rendered":"\n

Cient\u00edficos chinos<\/a> han desarrollado un nuevo chip con una particularidad: es anal\u00f3gico, lo que significa que realiza c\u00e1lculos en sus propios circuitos f\u00edsicos en lugar de hacerlo mediante los 1 y 0 binarios de los procesadores digitales est\u00e1ndar.<\/p>\n\n\n\n

Es m\u00e1s, sus creadores afirman que el nuevo chip es capaz de superar a las unidades de procesamiento gr\u00e1fico (GPU) de gama alta de Nvidia y AMD hasta en 1.000 veces.<\/a><\/p>\n\n\n\n

En un nuevo estudio publicado el 13 de octubre en la revista\u00a0Nature Electronics<\/u><\/a>, investigadores de la Universidad de Pek\u00edn afirmaron que su dispositivo abord\u00f3 dos cuellos de botella clave: las limitaciones de energ\u00eda y datos que enfrentan los chips digitales en campos emergentes como\u00a0la inteligencia artificial<\/u><\/a>\u00a0(IA) y el 6G, y el “problema centenario” de la escasa precisi\u00f3n y la falta de practicidad que ha limitado\u00a0la computaci\u00f3n anal\u00f3gica<\/u><\/a>. Cuando se puso a trabajar en problemas de comunicaciones complejos \u2014incluidos los problemas de inversi\u00f3n de matrices utilizados en sistemas MIMO masivos (un sistema tecnol\u00f3gico inal\u00e1mbrico)\u2014 el chip igual\u00f3 la precisi\u00f3n de los procesadores digitales est\u00e1ndar utilizando aproximadamente 100 veces menos energ\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Tras realizar ajustes, los investigadores afirmaron que el dispositivo super\u00f3 con creces el rendimiento de las GPU de gama alta como la Nvidia H100 y la AMD Vega 20, hasta en 1000 veces. Ambos chips son fundamentales en el entrenamiento de modelos de IA; la Nvidia H100, por ejemplo, es la versi\u00f3n m\u00e1s reciente de las tarjetas gr\u00e1ficas A100, que OpenAI utiliz\u00f3 para entrenar ChatGPT.<\/p>\n\n\n\n

El nuevo dispositivo est\u00e1 construido a partir de matrices de celdas de\u00a0memoria de acceso aleatorio resistiva<\/u><\/a>\u00a0(RRAM) que almacenan y procesan datos ajustando la facilidad con que la electricidad fluye a trav\u00e9s de cada celda. A diferencia de los procesadores digitales, que realizan c\u00e1lculos con unos y ceros binarios, el dise\u00f1o anal\u00f3gico procesa la informaci\u00f3n como corrientes el\u00e9ctricas continuas a trav\u00e9s de su red de celdas RRAM. Al procesar los datos directamente en su propio hardware, el chip evita la tarea de alto consumo energ\u00e9tico que supone transferir informaci\u00f3n entre s\u00ed mismo y una fuente de memoria externa.<\/p>\n\n\n\n

“Con el auge de las aplicaciones que utilizan grandes cantidades de datos, surge un desaf\u00edo para las computadoras digitales, sobre todo porque la escalabilidad de los dispositivos tradicionales se vuelve cada vez m\u00e1s compleja”, afirmaron los investigadores en el estudio. “Las pruebas comparativas demuestran que nuestro enfoque de computaci\u00f3n anal\u00f3gica podr\u00eda ofrecer un rendimiento 1000 veces superior y una eficiencia energ\u00e9tica 100 veces mejor que los procesadores digitales de \u00faltima generaci\u00f3n con la misma precisi\u00f3n”.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Tecnolog\u00eda antigua, trucos nuevos<\/h2>\n\n\n\n

La computaci\u00f3n anal\u00f3gica no es nueva; de hecho, es todo lo contrario. Se estima que el mecanismo de Anticitera,<\/u><\/a> descubierto frente a la costa de Grecia en 1901, fue construido hace m\u00e1s de 2000 a\u00f1os. Utilizaba engranajes entrelazados para realizar c\u00e1lculos.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, durante la mayor parte de la\u00a0historia de la inform\u00e1tica<\/u><\/a>\u00a0moderna, la tecnolog\u00eda anal\u00f3gica se ha considerado una alternativa poco pr\u00e1ctica a los procesadores digitales. Esto se debe a que los sistemas anal\u00f3gicos dependen de se\u00f1ales f\u00edsicas continuas para procesar informaci\u00f3n, como por ejemplo, un voltaje o\u00a0una corriente el\u00e9ctrica<\/u><\/a>. Estas se\u00f1ales son mucho m\u00e1s dif\u00edciles de controlar con precisi\u00f3n que los dos estados estables (1 y 0) con los que trabajan las computadoras digitales.<\/p>\n\n\n\n

La principal ventaja de los sistemas anal\u00f3gicos reside en su velocidad y eficiencia. Al no necesitar descomponer los c\u00e1lculos en largas cadenas de c\u00f3digo binario \u2014sino represent\u00e1ndolos como operaciones f\u00edsicas en los circuitos del chip\u2014, los chips anal\u00f3gicos pueden procesar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n simult\u00e1neamente consumiendo mucha menos energ\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Esto cobra especial relevancia en aplicaciones que consumen muchos datos y energ\u00eda, como la IA, donde los procesadores digitales se enfrentan a limitaciones en la cantidad de informaci\u00f3n que pueden procesar secuencialmente, as\u00ed como en\u00a0las futuras comunicaciones 6G<\/u><\/a>, donde las redes tendr\u00e1n que procesar\u00a0enormes vol\u00famenes de se\u00f1ales inal\u00e1mbricas superpuestas<\/u><\/a>\u00a0en tiempo real. Los investigadores afirmaron que los recientes avances en hardware de memoria podr\u00edan volver a hacer viable la computaci\u00f3n anal\u00f3gica. El equipo configur\u00f3 las celdas RRAM del chip en dos circuitos: uno que proporcionaba un c\u00e1lculo r\u00e1pido pero aproximado, y un segundo que refinaba y ajustaba el resultado en iteraciones sucesivas hasta obtener un valor m\u00e1s preciso.<\/p>\n\n\n\n

Esta configuraci\u00f3n del chip permiti\u00f3 al equipo combinar la velocidad del c\u00e1lculo anal\u00f3gico con la precisi\u00f3n propia del procesamiento digital. Fundamentalmente, el chip se fabric\u00f3 mediante un proceso de producci\u00f3n comercial, lo que significa que potencialmente podr\u00eda producirse en masa.<\/p>\n\n\n\n

Los investigadores afirmaron que futuras mejoras en los circuitos del chip podr\u00edan aumentar a\u00fan m\u00e1s su rendimiento. Su pr\u00f3ximo objetivo es construir chips m\u00e1s grandes y totalmente integrados, capaces de resolver problemas m\u00e1s complejos a mayor velocidad.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Live Science<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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