Unos ingenieros iraníes desarrollan dos esquemas de diseño que reducen el consumo energético en las memorias no volátiles, algo que se puede aplicar en la IA y en dispositivos IoT.
La computación aproximada logra mejorar el rendimiento de las soluciones de IoT. Ingenieros iraníes han desarrollado dos esquemas de diseño que reducen el consumo energético en las memorias no volátiles destinadas a la computación en memoria.
La propuesta de estos ingenieros permite diseñar circuitos más simples y eficientes, que pueden ofrecer soluciones de computación aproximada para IoT, inteligencia artificial y otras aplicaciones de nueva generación.
La computación aproximada se basa en el empleo de chips que no siempre funcionan a pleno rendimiento ni con total exactitud. Esos chips consiguen reducir el consumo energético de forma drástica.
Un rendimiento adecuado
En ese sentido, su empleo es útil en el campo de IoT, en las redes neuronales y en otras tecnologías emergentes que van desde el mundo audiovisual a la inteligencia artificial distribuida. En los equipos basados en esta tecnología lo fundamental es ofrecer un rendimiento adecuado a las necesidades con el menor consumo, y en esto interviene tanto el procesador como la memoria.
Teniendo en cuenta lo anterior, un equipo de ingenieros de la Universidad Shahid Beheshti de Teherán (Irán), ha desarrollado dos esquemas de diseño de circuitos de memoria capaces de realizar estas operaciones con un consumo radicalmente inferior, que permitiría su uso en la computación aproximada.
En el trabajo que han publicado en la revista IEEE Transactions on Magnetics explican que sus dos propuestas permiten un intercambio entre energía y precisión en las operaciones de computación en memoria, y se pueden aplicar al diseño de memoria no volátil para estos entornos.
Se está estudiando el uso de la computación en memoria para descargar aún más trabajo del procesador, logrando una mayor eficacia. Pero las tecnologías de computación in-memory actuales todavía consumen bastante energía, ya que deben realizar ciertas funciones adicionales de forma independiente al procesamiento central, y la industria está buscando nuevas soluciones para equilibrar rendimiento y consumo.
