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Wednesday, 01 August 2018 17:08

Memristores: una nueva forma de configuración que hará más poderosos a los computadores

Escrito por Heon Health On line
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Una nueva forma de organizar componentes avanzados de computador llamados memristores en un chip podría allanar el camino para su uso en la informática general. Esto podría reducir el consumo de energía en un factor de 100.

El uso de memristores mejoraría el rendimiento en entornos de bajo consumo, como los teléfonos inteligentes, o haría más eficientes los superordenadores, dice Wei Lu, profesor de ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de Michigan y cofundador de la empresa de arranque de memristores Crossbar Inc.

"Históricamente, la industria de los semiconductores ha mejorado el rendimiento haciendo que los dispositivos sean más rápidos. Pero, aunque los procesadores y las memorias son muy rápidos, no pueden ser eficientes porque tienen que esperar a que los datos entren y salgan", dice Lu.

Los Memristores podrían ser la respuesta. Nombrados como un portanteau de memoria y resistencia, pueden programarse para tener diferentes estados, lo que significa que almacenan información como niveles de resistencia. Estos elementos de circuito permiten la memoria y el procesamiento en el mismo dispositivo, lo que elimina el cuello de botella de la transferencia de datos que experimentan los computadores convencionales en los que la memoria está separada del procesador.

Sin embargo, a diferencia de los bits ordinarios, que son 1 o 0, los memristores pueden tener resistencias que están en un continuo. Algunas aplicaciones, como la informática que imita al cerebro (neuromórfica), aprovechan la naturaleza analógica de estos nuevos dispositivos.

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Para la computación ordinaria, sin embargo, tratar de diferenciar entre pequeñas variaciones en la corriente que pasa a través de un dispositivo de memristor no es lo suficientemente preciso para los cálculos numéricos.

Lu y sus colegas solucionaron este problema digitalizando las salidas de corriente, definiendo los rangos de corriente como valores de bits específicos (es decir, 0 o 1). El equipo también fue capaz de mapear grandes problemas matemáticos en bloques más pequeños dentro del arreglo, lo que mejoró la eficiencia y flexibilidad del sistema.

Los ordenadores con estos nuevos bloques, que los investigadores llaman "unidades de procesamiento de memoria", podrían ser particularmente útiles para implementar algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. También son muy adecuados para tareas basadas en operaciones matriciales, como las simulaciones utilizadas para la predicción meteorológica. Las matrices matemáticas más simples, similares a las tablas con filas y columnas de números, pueden mapearse directamente en la cuadrícula de memristores.

Una vez que los memristores están configurados para representar los números, las operaciones que multiplican y suman las filas y columnas pueden realizarse simultáneamente, con un conjunto de pulsos de voltaje a lo largo de las filas. La corriente medida al final de cada columna contiene las respuestas.

Un procesador típico, en contraste, tendría que leer el valor de cada celda de la matriz, realizar la multiplicación y luego sumar cada columna en serie."Obtenemos la multiplicación y la suma en un solo paso. Se cuida a través de las leyes físicas. No necesitamos multiplicar y sumar manualmente en un procesador", dice Lu.

Su equipo optó por resolver ecuaciones diferenciales parciales como prueba para un arreglo de memristores de 32×32, que Lu imagina como un solo bloque de un sistema futuro. Estas ecuaciones, incluyendo las que están detrás del pronóstico del tiempo, apuntalan muchos problemas de la ciencia y la ingeniería, pero son muy difíciles de resolver. La dificultad viene de las formas complicadas y las múltiples variables necesarias para modelar los fenómenos físicos.

Cuando resolver ecuaciones diferenciales parciales es exactamente imposible, resolverlas aproximadamente puede requerir superordenadores. Estos problemas a menudo involucran matrices de datos muy grandes, por lo que el cuello de botella de comunicación entre memoria y procesador se resuelve perfectamente con una matriz de memristores. Las ecuaciones que el equipo de Lu utilizó en su demostración simularon un reactor de plasma, como los utilizados para la fabricación de circuitos integrados.

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