China crea la memoria flash más rápida del mundo: 25 mil millones de bits por segundo

Un equipo de investigación de la Universidad de Fudan ha desarrollado el almacenamiento semiconductor más rápido jamás reportado. Este nuevo dispositivo de memoria flash, denominado «PoX», es capaz de programar un solo bit en 400 picosegundos (0.0000000004 segundos), logrando aproximadamente 25 mil millones de operaciones por segundo. Esta revolución marca un hito en la memoria no volátil, llevando la velocidad a un dominio antes reservado para las memorias volátiles más rápidas y estableciendo un nuevo estándar para el hardware de inteligencia artificial (IA) sediento de datos.

Superando las limitaciones de velocidad

A diferencia de la memoria estática y dinámica (SRAM, DRAM), que escribe datos en 1 a 10 nanosegundos pero pierde todo al cortar la energía, los chips de flash han requerido en el pasado micro- a milisegundos para escribir, lo que resulta demasiado lento para los aceleradores modernos de IA que manejan terabytes de parámetros en tiempo real.

El grupo de Fudan, liderado por el Profesor Zhou Peng, reestructuró la física del flash al reemplazar los canales de silicio con grafeno Dirac bidimensional y aprovechar su transporte de carga balística. Ajustando la «longitud gaussiana» del canal, alcanzaron la superinyección bidimensional, que permite una inyección de carga prácticamente ilimitada en la capa de almacenamiento, eludiendo el cuello de botella clásico de inyección.

Zhou comentó que, utilizando optimización de procesos impulsada por IA, lograron llevar la memoria no volátil a su límite teórico, afirmando que este avance «abre la puerta para futuras memorias flash de alta velocidad».

Un billón de ciclos en un parpadeo

El coautor Liu Chunsen compara este avance con pasar de una memoria USB que escribe 1,000 veces por segundo a un chip que dispara mil millones de veces en un parpadeo. La anterior marca mundial de velocidad de programación de flash no volátil era de aproximadamente dos millones de operaciones por segundo.

Dado que PoX es no volátil, retiene datos sin energía de espera, una propiedad crítica para las próximas generaciones de IA en el borde y sistemas restringidos por baterías. La combinación de energía ultra-baja con velocidades de escritura en picosegundos podría eliminar el cuello de botella de memoria que ha afectado la inferencia y el entrenamiento de IA, donde el manejo de datos, y no el cálculo, ahora domina los presupuestos de energía.

Implicaciones industriales y estratégicas

La memoria flash sigue siendo un pilar de la estrategia global de semiconductores debido a su costo y escalabilidad. Los revisores afirman que el avance de Fudan ofrece un «mecanismo completamente original» que podría alterar este panorama.

Si se produce en masa, la memoria al estilo PoX podría eliminar la necesidad de cachés de SRAM de alta velocidad en chips de IA, reduciendo el área y el consumo energético. Esto permitiría laptops y teléfonos de encendido instantáneo y bajo consumo, y soportaría motores de bases de datos que mantengan conjuntos de trabajo enteros en RAM persistente.

El dispositivo también podría fortalecer la iniciativa interna de China para asegurar el liderazgo en tecnologías fundamentales de chips. Aunque el equipo no divulgó cifras de resistencia o rendimiento de fabricación, se sugiere que el canal de grafeno podría ser compatible con los procesos de materiales 2D que las fundiciones globales ya están explorando. «Nuestro avance puede remodelar la tecnología de almacenamiento, impulsar actualizaciones industriales y abrir nuevos escenarios de aplicación», dijo Zhou.

¿Qué sigue?

Los ingenieros de Fudan están ahora escalando la arquitectura de celdas y persiguiendo demostraciones a nivel de matrices. Los socios comerciales no han sido nombrados, pero las fundiciones chinas están compitiendo por integrar materiales 2D con líneas CMOS convencionales.

Si tiene éxito, PoX podría representar una nueva clase de memorias ultra-rápidas y ultra-ecológicas que satisfacen el creciente apetito de los aceleradores de modelos de lenguaje grande, proporcionando finalmente un medio de almacenamiento para hardware de IA que mantenga el ritmo con su lógica.