es.wedoany.com Noticia: La empresa estadounidense de chips Qualcomm está invirtiendo la arquitectura de chips de IA para centros de datos para llevarla a dispositivos terminales como teléfonos móviles, ordenadores personales y automóviles. El 27 de junio, Durga Malladi, vicepresidente ejecutivo de Qualcomm, declaró que la compañía planea aplicar la tecnología de chips para centros de datos, lanzada esta semana, a los teléfonos inteligentes para mejorar la capacidad de ejecución local de IA en dispositivos móviles. Qualcomm está en conversaciones con fabricantes de teléfonos inteligentes, ordenadores personales y automóviles sobre esta tecnología. Los primeros productos con arquitectura de computación de alto ancho de banda se lanzarán en centros de datos el próximo año, y se espera que la comercialización comience en 2028.
La tecnología central propuesta por Qualcomm es la arquitectura de computación de alto ancho de banda, conocida como HBC. A diferencia del diseño tradicional de chips, donde las unidades de cómputo y la memoria se colocan en paralelo, esta arquitectura apila los chips verticalmente, acercando la memoria a las unidades de cómputo para reducir la distancia de transferencia de datos mediante la computación cercana a la memoria. Durante la ejecución de modelos de IA, la potencia de cálculo no es el único cuello de botella; los parámetros del modelo, los datos de contexto y los resultados intermedios deben fluir con frecuencia entre las unidades de cómputo y la memoria. Cuanto mayor sea la distancia de transferencia de datos, mayor será la presión sobre el ancho de banda, la latencia y el consumo de energía, un problema conocido en la industria de chips de IA como el "muro de la memoria".
La arquitectura HBC busca precisamente resolver este cuello de botella. En su hoja de ruta para centros de datos, Qualcomm describe HBC como una arquitectura de computación cercana a la memoria orientada a cargas de trabajo de IA, que combina estrechamente la capacidad de cómputo con memoria de alto ancho de banda mediante soluciones de silicio apiladas en 3D, para reducir el consumo de energía por token y mejorar la eficiencia del rendimiento de datos durante la inferencia de IA. Según la hoja de ruta publicada por la compañía, el AI250, equipado con la primera generación de HBC, comenzará el envío de muestras comerciales a mediados de 2027, mientras que la segunda generación de HBC se utilizará en el AI300, con envío de muestras comerciales previsto para 2028.
A diferencia de los centros de datos, los teléfonos inteligentes imponen restricciones más estrictas en cuanto al consumo de energía, volumen, disipación de calor y duración de la batería de los chips. Si los modelos grandes dependen a largo plazo de la ejecución en la nube, los usuarios deben enviar solicitudes al servidor, lo que conlleva problemas de latencia, conexión de red, privacidad y costos de computación en la nube. El objetivo de la IA en el dispositivo es permitir que más modelos se ejecuten directamente en el teléfono localmente, incluidos asistentes de voz, generación de imágenes, traducción en tiempo real, resumen de documentos, agentes personales y comprensión multimodal. Para lograr estas capacidades, los chips de los teléfonos deben manejar modelos más grandes y tareas de inferencia más frecuentes con un consumo de energía limitado.
Al llevar la tecnología HBC de centros de datos a los teléfonos inteligentes, Qualcomm busca transferir capacidades de movimiento de datos de mayor ancho de banda y menor consumo de energía a los dispositivos terminales. Tradicionalmente, los chips de teléfonos inteligentes se centraban en la capacidad integral de CPU, GPU, NPU, ISP y módem de comunicaciones. En la era de la IA, se requiere que los modelos locales se ejecuten de forma permanente, incluso cuando el usuario no abre activamente una aplicación, para realizar tareas de percepción, análisis y recordatorio. Este "agente permanente" impone mayores exigencias a la gestión de la batería, y el chip debe mantener una capacidad de inferencia continua sin aumentar significativamente el consumo de energía.
Malladi mencionó: "La tecnología que comienza en los centros de datos no se detendrá ahí". Esta declaración refleja el juicio de Qualcomm sobre la trayectoria de transferencia tecnológica: los centros de datos asumen primero la inferencia de IA de alta intensidad y la validación de la arquitectura; una vez que el proceso, el empaquetado, la coordinación de la memoria y la pila de software maduren, se expandirá gradualmente a teléfonos, ordenadores personales y automóviles. En lugar de introducir directamente una arquitectura nueva y de alto riesgo en los teléfonos, validar HBC primero en productos de centros de datos permite a Qualcomm acumular experiencia en diseño, fabricación, disipación de calor y adaptación de software.
Esta trayectoria también se alinea con la estructura de negocio de Qualcomm. Qualcomm ha trabajado durante mucho tiempo en chips para teléfonos inteligentes, acumulando una profunda experiencia en SoC de bajo consumo, coordinación de memoria LPDDR, conectividad de comunicaciones y aceleración de IA en el dispositivo. Esta vez, el negocio de centros de datos no está completamente separado del negocio de teléfonos, sino que extiende las capacidades de diseño de eficiencia energética formadas en la era de los chips móviles a la infraestructura de IA, y luego trae la nueva arquitectura de memoria y computación formada en los centros de datos de vuelta a los dispositivos terminales. Para Qualcomm, los teléfonos, PC, automóviles y centros de datos están pasando de ser mercados diferentes a convertirse en diferentes nodos de un mismo sistema de computación de IA.
En el lado de los centros de datos, Qualcomm ya ha incorporado HBC en su hoja de ruta Dragonfly para centros de datos y ha lanzado simultáneamente la CPU C1000, el acelerador de inferencia AI300 y una cartera de productos de conectividad para infraestructura de IA. La compañía afirma que HBC Gen 1, combinado con AI250, puede lograr un ancho de banda de memoria efectivo de 133 TB/s por tarjeta, 18 veces superior al de la solución LPDDR5X de AI200; HBC Gen 2, utilizado en AI300, puede lograr una mejora de 54 veces en comparación con AI200. Qualcomm también afirma que HBC, a nivel de tarjeta, ofrece un ancho de banda por vatio 6 veces superior al de las soluciones HBM, y a nivel de rack, una capacidad por vatio 200 veces superior a las soluciones SRAM.
Si estos indicadores pueden transferirse completamente al lado del teléfono dependerá del presupuesto de energía del producto terminal, el costo de empaquetado, la capacidad de disipación de calor y el ecosistema de software. Los teléfonos inteligentes no pueden simplemente copiar las especificaciones de los chips de centros de datos, pero pueden absorber ideas de diseño como la computación cercana a la memoria, el apilamiento vertical y un diseño de ancho de banda de memoria más ajustado. Si los futuros chips de teléfonos tienen capacidades de movimiento de datos más eficientes, podrán ejecutar modelos de IA más complejos localmente, reducir la frecuencia de las llamadas a la nube y permitir que los asistentes de IA tengan una capacidad de respuesta en tiempo real más sólida en voz, imágenes, oficina, conexión de conducción y gestión de datos personales.
Esta declaración de Qualcomm también indica que la competencia de IA en el dispositivo está entrando en el nivel de la arquitectura. En el pasado, la IA en teléfonos dependía más del pico de potencia de la NPU, la compresión de modelos y la optimización de software. En la próxima etapa, se prestará más atención al ancho de banda de la memoria, la estructura de empaquetado, la densidad de potencia y la coordinación a nivel de sistema. Si HBC puede pasar de los centros de datos a los dispositivos terminales, transformará los chips de teléfonos inteligentes de "aceleradores de IA integrados" a "plataformas de computación rediseñadas para modelos de IA permanentes". La clave a futuro radica en cuándo Qualcomm aclarará el cronograma de implementación en el lado del teléfono, y si los fabricantes de teléfonos, PC y automóviles estarán dispuestos a asumir los costos de este nuevo empaquetado y arquitectura de memoria.
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