es.wedoany.com Noticia: Samsung Electronics está desarrollando un chip acelerador especializado para PC con IA, denominado GAIA, y ya ha proporcionado prototipos a Lenovo y HP para su verificación de rendimiento, con el objetivo de iniciar la producción en masa en 2027. Este chip utiliza un proceso de 4 nanómetros y está optimizado en torno a la unidad de procesamiento neuronal (NPU), encargándose principalmente de tareas de inteligencia artificial generativa e inferencia en el dispositivo.

GAIA no es un chip universal para reemplazar la unidad central de procesamiento (CPU), sino un acelerador instalado dentro del PC, diseñado específicamente para procesar cálculos de inteligencia artificial. Los PC tradicionales dependen principalmente de la CPU para ejecutar sistemas operativos, software de oficina y programas generales, mientras que algunas tareas gráficas y paralelas se delegan a la GPU; con la incorporación de una NPU dedicada, tareas como el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes, la optimización de videoconferencias, el resumen de documentos, la generación de contenido y los agentes personales inteligentes pueden ejecutarse más localmente, reduciendo la dependencia continua del dispositivo de los servidores en la nube.

La NPU está optimizada a nivel de hardware para la multiplicación de matrices, la inferencia de redes neuronales y los cálculos de baja precisión, lo que la hace, bajo las mismas condiciones de consumo energético, más adecuada que los procesadores de propósito general para ejecutar modelos de IA de forma continua. En el caso de las computadoras portátiles, el chip no solo debe proporcionar velocidad de inferencia, sino también controlar la generación de calor y el consumo de batería. GAIA, fabricado con un proceso de 4 nanómetros, puede integrar más unidades de cálculo en un área limitada del chip, ofreciendo a los fabricantes de PC margen de ajuste entre la disipación de calor, la autonomía y el grosor del dispositivo.

Este chip también está planificado para integrarse con la tecnología de memoria de cómputo en memoria (PIM). Durante la ejecución de IA generativa, es necesario leer con frecuencia los pesos del modelo y los datos intermedios, y el movimiento de datos entre el procesador y la memoria consume ancho de banda y energía. PIM coloca parte de la capacidad de cálculo dentro o cerca de la memoria, evitando que los datos tengan que viajar largas distancias entre el procesador y la memoria, aliviando así el cuello de botella del ancho de banda. La tecnología PIM desarrollada anteriormente por Samsung también se centra en reducir el movimiento de datos y mejorar el rendimiento y la eficiencia energética de los cálculos de IA.

La participación de Lenovo y HP en las pruebas de muestras indica que GAIA ya ha entrado en la fase de adaptación del sistema completo y verificación de rendimiento. Antes de que el chip llegue a los PC con IA, es necesario completar pruebas de la interfaz de la placa base, el sistema operativo, los controladores, el marco del modelo, la gestión de energía y el sistema de disipación de calor, así como verificar el rendimiento de diferentes modelos en términos de velocidad de inicio, generación de tokens, procesamiento de imágenes, ejecución multitarea e inferencia fuera de línea. Los resultados de las pruebas influirán en los ajustes de las especificaciones del chip, la optimización del software y la línea de productos de PC que finalmente se adopte.

Samsung ya ha acumulado experiencia en el diseño de NPU en sus procesadores móviles Exynos, y GAIA extiende esta capacidad de IA en el dispositivo al ámbito de los PC. Los modelos en teléfonos móviles suelen estar limitados por la memoria, el consumo energético y el tamaño del dispositivo, mientras que los PC cuentan con baterías más grandes, más espacio para la disipación de calor y mayor capacidad de memoria, lo que permite ejecutar modelos locales con parámetros más grandes y cadenas de tareas más largas. Combinado con la memoria PIM, la cadena tecnológica de GAIA abarcará la fabricación de chips de 4 nanómetros, la inferencia de NPU, la lectura de datos del modelo, el ancho de banda de la memoria en el dispositivo y la adaptación del sistema completo de PC con IA.