Z2RAM, la memoria que busca aliviar la presión de la inteligencia artificial sobre los chips
La expansión de la inteligencia artificial está provocando una demanda extraordinaria de memoria para centros de datos. La escasez de componentes y el aumento de los precios ya afectan a buena parte de la industria de los semiconductores, incluidos productos de consumo como los teléfonos móviles.
En este contexto, la startup Nagare Labs trabaja en una tecnología denominada Z2RAM, respaldada por Pat Gelsinger, antiguo consejero delegado de Intel. Su objetivo es combinar en un mismo diseño las principales ventajas de tres tipos de memoria: la SRAM, la DRAM y la NAND.
La propuesta todavía se encuentra en una fase inicial y sus responsables reconocen que podrían pasar años antes de que llegue a la producción comercial. Sin embargo, si cumple sus promesas de velocidad, densidad y eficiencia energética, podría contribuir a reducir uno de los principales cuellos de botella del hardware especializado en IA.
Una combinación de SRAM, DRAM y NAND
La memoria SRAM es muy rápida y se utiliza habitualmente en las cachés de los procesadores. Estas cachés almacenan temporalmente los datos que la unidad de cálculo necesita consultar con mayor frecuencia, reduciendo el tiempo de espera. Su principal inconveniente es el espacio que ocupa y su elevado coste de fabricación cuando se intenta aumentar su capacidad.
La DRAM, por su parte, es la tecnología que se encuentra en la memoria RAM convencional de ordenadores, servidores y móviles. Ofrece una densidad superior a la SRAM, pero necesita operaciones de mantenimiento para conservar los datos. En términos sencillos, la información debe refrescarse periódicamente, incluso cuando el sistema sigue utilizando el módulo.
La NAND es la base de las unidades SSD, las tarjetas de memoria y otros sistemas de almacenamiento. Destaca por su capacidad y por la posibilidad de apilar sus celdas en múltiples capas verticales. A cambio, no ofrece la misma velocidad que las memorias empleadas directamente junto al procesador.
Nagare Labs pretende reunir estas características en una única arquitectura. Según la compañía, la Z2RAM ofrecería una velocidad cercana a la SRAM, una densidad similar a la DRAM y una estructura tridimensional inspirada en la NAND.
Dos transistores en lugar de un transistor y un condensador
Una de las diferencias fundamentales de la Z2RAM está en la forma de almacenar cada bit de información. La DRAM tradicional utiliza un transistor y un condensador. Este último conserva la carga eléctrica que representa el dato, pero también obliga a refrescar la memoria de manera constante porque la carga se va perdiendo.
La nueva propuesta emplea dos transistores. La capacitancia de la compuerta del segundo transistor se utiliza para almacenar la carga, por lo que no sería necesario incorporar un condensador independiente. Además, sus desarrolladores aseguran que los datos no tendrían que reescribirse después de cada acceso.
Esta simplificación podría reducir el consumo energético y facilitar la integración de más memoria en un espacio limitado. No obstante, se trata de una ventaja teórica que todavía deberá demostrarse en pruebas prolongadas y en procesos de fabricación a gran escala.
Más densidad mediante apilado vertical
El diseño de Z2RAM también está pensado para el apilado vertical, una técnica que permite colocar varias capas de semiconductores unas sobre otras. Este enfoque se utiliza en las memorias NAND y en distintas soluciones de encapsulado avanzado para aumentar la capacidad sin ampliar demasiado la superficie del chip.
La tecnología se apoya en semiconductores de óxido y en técnicas de unión híbrida tridimensional. La unión híbrida conecta diferentes capas de silicio con una gran cantidad de interconexiones, lo que puede acortar la distancia que recorren los datos y mejorar la comunicación entre los componentes.
Nagare Labs afirma que la Z2RAM podría alcanzar más de cinco veces la densidad de bits de una memoria SRAM manteniendo un ancho de banda parecido. Como referencia, el espacio que actualmente permitiría integrar 64 megabytes de SRAM podría albergar, según la empresa, hasta 320 megabytes de Z2RAM.
Por qué la memoria es tan importante para la IA
El entrenamiento y la ejecución de modelos de inteligencia artificial requieren procesar enormes volúmenes de datos. Los aceleradores gráficos, conocidos como GPU, realizan los cálculos en paralelo, pero necesitan recibir y almacenar esos datos con rapidez para trabajar a pleno rendimiento.
Cuando la memoria no tiene suficiente capacidad o velocidad, los procesadores deben esperar a que lleguen los datos. Este fenómeno reduce el rendimiento y obliga a utilizar más aceleradores, servidores y sistemas de interconexión para ejecutar un mismo modelo.
Una memoria más rápida y densa colocada cerca de los procesadores podría disminuir esos tiempos de espera. También permitiría almacenar una mayor cantidad de información en el propio paquete del chip, reduciendo los desplazamientos entre componentes y, potencialmente, el consumo energético.
La Z2RAM no sustituiría por completo a la memoria convencional ni a las soluciones de almacenamiento NAND. Su función sería complementar las arquitecturas actuales y reducir la cantidad de aceleradores necesarios en algunos centros de datos. Si se alcanzaran esos objetivos, la presión sobre la cadena de suministro podría moderarse y favorecer una futura reducción de costes.
Una tecnología prometedora, pero todavía lejana
La compañía ya ha desarrollado sus primeros prototipos, aunque la memoria todavía debe superar obstáculos importantes. Entre ellos figuran la fiabilidad a largo plazo, la fabricación de las estructuras tridimensionales y la definición de interfaces compatibles con los procesadores y aceleradores existentes.
La estandarización será especialmente relevante. Para que una nueva memoria se adopte en servidores y centros de datos, debe funcionar con múltiples fabricantes y plataformas, además de cumplir requisitos estrictos de estabilidad, temperatura y corrección de errores.
Por ese motivo, la producción comercial podría tardar alrededor de una década. La Z2RAM representa una de las apuestas más ambiciosas para resolver el desequilibrio entre capacidad de cálculo y acceso a los datos, pero su impacto dependerá de que los prototipos puedan convertirse en productos fiables, escalables y competitivos.
