Cada vez que una inteligencia artificial necesita interpretar una imagen, traducir un texto o identificar patrones en un conjunto de datos, está realizando miles o millones de operaciones que dependen de un flujo constante de información entre la unidad de procesamiento y la memoria. Este ida y vuelta constante es uno de los grandes cuellos de botella actuales en el rendimiento y el consumo energético de los sistemas de IA.
Para entenderlo mejor, pensemos en un estudiante que debe consultar constantemente una enciclopedia ubicada en otra habitación mientras resuelve ejercicios matemáticos. Cada viaje para buscar un dato representa tiempo y energía desperdiciados. Esa es, en esencia, la limitación de la arquitectura tradicional de los chips actuales. Continúa leyendo «Un nuevo chip spintrónico promete mayor eficiencia en inteligencia artificial sin sacrificar precisión»
