Crean una memoria flash capaz de almacenar 7 bits por celda

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Una firma tecnológica japonesa ha creado un prototipo de memoria flash multinivel capaz de almacenar hasta 7 bits por celda, que permitiría retener datos analógicos durante 10 años. Esta innovación está enfocada a chips de computación en memoria para operaciones de inferencia de IA de baja potencia, pero podría aplicarse a otras tecnologías emergentes.

La startup japonesa Floadia, responsable de algunos interesantes avances en el campo de la memoria no volátil y SRAM, ha desarrollado un prototipo de chip de memoria flash que puede almacenar hasta 7 bits por celda, y que afirman sería capaz de retener datos analógicos durante 10 años, a una temperatura de 150 grados centígrados. Para ello han tenido que modificar el diseño de la estructura de las celdas, ya que con las arquitecturas flash existentes se producía una gran fuga de carga, y la retención de datos era de solo unos 100 segundos.

Gracias a su diseño y a un sistema de control específico han logrado crear un prototipo de chip flash capaz de realizar operaciones de inferencia de IA con un consumo de energía muy bajo. Basándose en la arquitectura denominada CiM (Computación en Memoria) este chip permite almacenar los pesos de las redes neuronales en la memoria no volátil, y es capaz de ejecutar una gran cantidad de cálculos de acumulación múltiple en paralelo, pasando corriente a través de la matriz de memoria.

Como explican los responsables de esta innovación, este tipo de arquitectura está ganando popularidad por su potencial como acelerador de inteligencia artificial para entornos de computación perimetral. Esto se debe a su capacidad para leer gran cantidad de datos de la memoria con un consumo muy inferior al de los aceleradores de IA convencionales.

En su comunicado explican que su tecnología de memoria se basa en chips de memoria flas de tipo SONOS, que la empresa desarrolló para su integración en microcontroladores y otros dispositivos. Pero su potencial ha trascendido estos campos, y con ciertas modificaciones, como la optimización de la estructura de las capas de captura de carga han podido extender el tiempo de re tención de datos con nada menos que 7 bit por celda. Combinando dos celdas afirman poder almacenar hasta 8 bits de pesos de redes neuronales y afirman que con un área muy pequeña pueden lograr un cálculo de acumulación múltiple de 300 TOPS/W, superior al de otros aceleradores de IA actuales.

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