SUNNYVALE, California, 20 de octubre de 2025 (GLOBE NEWSWIRE) — GSI Technology, Inc. (Nasdaq: GSIT)el inventor de la Unidad de Procesamiento Asociativo (APU), un cambio de paradigma en inteligencia artificial (IA) y procesamiento de computación de alto rendimiento (HPC) que proporciona una verdadera tecnología de computación en memoria, anunció la publicación de un artículo dirigido por investigadores de la Universidad de Cornell. Los hallazgos confirmaron que las arquitecturas APU CIM (Compute-In-Memory) de GSI Technology pueden igualar el rendimiento a nivel de GPU para aplicaciones de IA a gran escala con una reducción dramática en el consumo de energía debido a la memoria de alta densidad y gran ancho de banda asociada con la arquitectura CIM.
Los hallazgos clave incluyen:
- Rendimiento de clase GPU – La APU Gemini-I entregó un rendimiento comparable al de la GPU A6000 de NVIDIA en cargas de trabajo RAG.
- Gran ventaja energética – La APU ofrece un consumo de energía un 98 % menor que una GPU en varios conjuntos de datos de grandes corpus, lo que subraya su eficiencia y sostenibilidad.
- Más rápido y más eficiente que las CPU – El diseño exclusivo de la APU le permite realizar tareas de recuperación varias veces más rápido que las CPU estándar, acortando el tiempo total de procesamiento hasta en un 80%.
«La validación independiente de Cornell confirma lo que hemos creído durante mucho tiempo: la computación en memoria tiene el potencial de alterar el mercado de inferencia de IA de 100 mil millones de dólares», dijo Lee-Lean Shu, presidente y director ejecutivo de GSI Technology. «La APU ofrece rendimiento de clase GPU a una fracción del costo de energía, gracias a su arquitectura centrada en la memoria altamente eficiente».
Publicado en ACM y presentado en la conferencia Micro ’25, el artículo del equipo de investigación de Cornell titulado “Caracterización y optimización de cargas de trabajo realistas en un dispositivo comercial de computación en SRAM” representa una de las primeras evaluaciones integrales de un dispositivo comercial de computación en memoria bajo cargas de trabajo realistas. El equipo dirigido por Cornell comparó la APU GSI Gemini-I con CPU y GPU establecidas, centrándose en tareas de generación aumentada de recuperación (RAG) en conjuntos de datos que van desde 10 GB a 200 GB.
Los hallazgos de los investigadores apuntan a importantes oportunidades para GSI Technology a medida que los clientes exigen cada vez más ganancias de rendimiento por vatio en diversas industrias, incluida Edge AI para robótica, drones y dispositivos IoT con limitaciones de energía, así como aplicaciones de defensa y aeroespaciales donde la APU puede ofrecer un alto rendimiento en entornos con estrictas limitaciones de energía y refrigeración.
El Sr. Shu continuó: «Este tremendo trabajo de Cornell destaca las ventajas de CIM utilizando el silicio Gemini-I. Nuestro silicio APU de segunda generación recientemente lanzado, Gemini-II, puede ofrecer un rendimiento aproximadamente 10 veces más rápido y una latencia incluso menor para cargas de trabajo de IA con uso intensivo de memoria, al tiempo que mejora aún más la eficiencia energética. De cara al futuro, Plato representa el siguiente paso adelante, ofreciendo una capacidad de computación aún mayor con menor consumo de energía para aplicaciones de borde integradas. La combinación única de velocidad, eficiencia y programabilidad de APU nos posiciona para desbloquear oportunidades de alto crecimiento en IA de vanguardia, centros de datos, defensa y otros mercados donde la eficiencia energética es una ventaja estratégica crítica”.
El estudio de Cornell también introdujo un nuevo marco analítico para dispositivos de computación en memoria de uso general, proporcionando principios de optimización que fortalecen la posición de la APU como plataforma escalable para desarrolladores e integradores de sistemas. Puede encontrar una copia de la publicación en el sitio web de GSI en https://gsitechnology.com/characterizing-and-optimizing-realistic-workloads-on-a-commercial-compute-in-sram-device/.
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Fuente: GSI Technology, Inc.
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