La startup británica Pragmatic Semiconductor ha presentado un microprocesador de 32 bits que puede ejecutar modelos de aprendizaje automático y al mismo tiempo ser flexible, todo por menos de un dólar. Este chip, denominado Flex-RV, se basa en la arquitectura de estándar abierto RISC-V y utiliza un material completamente diferente para lograr su diseño altamente adaptable.
Ese material se llama óxido de indio, galio y zinc (IGZO), que reemplaza al silicio más convencional. La innovación clave radica en evitar el complejo (y costoso) embalaje que requieren los chips de silicio para proteger su naturaleza frágil de las tensiones inducidas por la flexión. En cambio, los transistores IGZO se pueden imprimir directamente sobre sustratos plásticos a bajas temperaturas.
La demostración de Pragmatic muestra el Flex-RV enrollado alrededor de una pajita y luego desplegado para continuar ejecutando código sin ser molestado. Si bien el demostrador manejó la placa con especial cuidado, lo que sugiere que no se puede mover exactamente, verla acurrucarse y seguir computando fue una hazaña bastante impresionante.
Sin embargo, no espere un rendimiento espectacular. Con sólo 12.600 puertas lógicas, el prototipo Flex-RV alcanza una velocidad de reloj máxima de 60 kHz, es decir, 0,00006 GHz en términos de jugador de PC. A pesar de estas modestas cifras de rendimiento, el chip integra con éxito un acelerador de aprendizaje automático de bajo consumo.
Pragmatic nunca tuvo la intención de que el Flex-RV entrenara modelos GPT-4. Este chip ultraeficiente, que consume menos de 6 mW de energía, es ideal para alimentar dispositivos médicos desechables y una nueva frontera de dispositivos flexibles que se adaptan al cuerpo, como dispositivos portátiles de salud mejorados, robótica suave e incluso interfaces cerebro-computadora. Además, al aprovechar el conjunto de instrucciones RISC-V gratuito y de código abierto, Pragmatic ha evitado las costosas tarifas de licencia de arquitectura que normalmente inflan los costos de los chips.
Fuenet: TechSpot | Zohaid Ahmed
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