Se ha presentado un nuevo chip de computación analógica desarrollado en el país, capaz de resolver ecuaciones matriciales mil veces más rápido
Imagen Ilustrativa E.O con Nano Banana Lite
Zhang Gailun, reportera del diario de ciencia y tecnología
Science and Technology Daily/2026-11-15 17:41:37
El 15 de noviembre, Analog Devices, empresa fabricante de chips de computación analógica, informó a la prensa que su chip AX100, desarrollado de forma independiente, había finalizado su fabricación en octubre. Este es el primer chip de computación analógica totalmente integrado del mundo capaz de resolver ecuaciones matriciales en un solo paso. Las pruebas demuestran que el tiempo de resolución de una ecuación matricial es inferior a 100 nanosegundos y que su consumo energético por cálculo es de aproximadamente 80 milivatios, cumpliendo plenamente con las expectativas teóricas de simulación y diseño.
La optimización de parámetros para el entrenamiento de modelos a gran escala de IA, el control de movimiento de robots y la planificación espacial, así como el procesamiento de señales de estaciones base de comunicación con los que estamos familiarizados, se basan esencialmente en la resolución de complejas ecuaciones matriciales. Los chips digitales transforman esta "resolución" en iteraciones masivas de multiplicación y suma, con una carga computacional que aumenta cúbicamente con el tamaño de la matriz; por ejemplo, resolver una ecuación matricial de orden 512 requiere aproximadamente 500 millones de multiplicaciones y sumas, lo que lleva de decenas a cientos de microsegundos. La computación analógica, por otro lado, utiliza directamente las leyes físicas para lograr la computación paralela, lo que resulta en baja latencia y bajo consumo de energía, otorgándole una ventaja inherente en el contexto de los cuellos de botella de la potencia de cálculo. "La ecuación matricial se asigna directamente a un circuito, y el resultado se lee de una sola vez después de que el circuito se autoequilibra, sin necesidad de iteraciones", declaró Xiang Rui, director ejecutivo de Analog Devices, a Science and Technology Daily.
Cómo lograr que la computación analógica sea fiable y escalable, aprovechando así sus ventajas inherentes en las tareas informáticas modernas, ha sido un problema centenario que ha preocupado a la comunidad científica mundial. En octubre de 2025, el equipo de Sun Zhong, investigadores del Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Pekín, publicó un artículo en *Nature Electronics*, mejorando la precisión de la computación analógica del orden de una centésima al orden de una diezmillonésima. En aquel momento, los expertos comentaron que la investigación de Sun Zhong había "revivido" el campo de la computación analógica, largamente descuidado.
Tan solo un año después de la publicación oficial del artículo, gracias a la consolidada cadena de valor de la industria de fabricación y envasado de chips de mi país, Annachip ha llevado la tecnología del equipo de Sun Zhong del laboratorio a la línea de producción.
El equipo ha probado el chip en tres escenarios. Para el entrenamiento de modelos grandes, realizó una validación con un modelo Autoencoder de 2,93 millones de parámetros y un modelo Transformer de 2,72 millones de parámetros. En los experimentos correspondientes, el esquema de optimización de segundo orden utilizado redujo el coste de actualización del entrenamiento de ambos tipos de modelos en un 92 % y un 56 %, respectivamente. En el campo de la inteligencia incorporada, el chip puede mejorar las capacidades de computación en tiempo real del robot, acelerando los algoritmos de extremo a extremo para el control y la planificación del movimiento entre un 150 % y un 500 %, y acelerando los algoritmos centrales de reconstrucción 3D y SLAM (localización y mapeo en tiempo real) entre un 200 % y un 500 %. En el campo de las comunicaciones inalámbricas, los resultados de la evaluación muestran que, para una matriz Gram de canales de 128×128, el chip de computación analógica mejora el rendimiento equivalente entre 20 y 207 veces y la eficiencia energética equivalente entre 27,6 y 61,3 veces en comparación con los chips ASIC digitales y las GPU existentes.
Además, el proceso de fabricación de chips no depende de procesos avanzados; puede lograr una autonomía y un control totales de la cadena de producción mediante el uso de tecnologías maduras actuales.
«El chip AX100 es completamente diferente de los chips digitales tipo GPU en términos de arquitectura y lógica subyacente, y posee capacidades de computación de primer nivel en computación analógica moderna, lo que se espera que permita un desarrollo revolucionario en el campo de los chips», afirmó Xiang Rui. Añadió que esta es la primera vez que una empresa china tiene la oportunidad de participar en la definición de un paradigma de computación importante, que proporcionará hardware de computación subyacente nuevo y más eficiente para una amplia gama de necesidades de resolución de ecuaciones matriciales.
(Fotografía proporcionada por el entrevistado)
Editor: Li Mengyi
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