¡El almacenamiento impulsado por IA continúa iterando! La producción en masa de la tecnología PIM de Samsung está próxima o podría evitar la CPU y la GPU para calcular directamente

La IA está transformando el mercado de almacenamiento con una fuerza sin precedentes, al mismo tiempo que impulsa el desarrollo de nuevas tecnologías. Después de la aparición de “tecnologías negras” como HBF y H³, surgen nuevas direcciones en el campo del almacenamiento.

Según informes de los medios, Samsung Electronics planea aplicar la tecnología PIM en memorias LPDDR5X. Actualmente, Samsung está colaborando con clientes principales para desarrollar la tecnología PIM en LPDDR5X, y se espera que en la segunda mitad de este año se presenten muestras. Además, ambas partes están explorando activamente la aplicación de la tecnología PIM en el estándar de próxima generación LPDDR6.

PIM, que significa Processing in Memory, o procesamiento en memoria, implica integrar unidades de cálculo (ALU) directamente en el nivel de almacenamiento de la memoria. Los métodos tradicionales suelen requerir transferir datos a la CPU o GPU para su procesamiento, mientras que el PIM realiza cálculos directamente en la memoria, lo que podría superar la “barrera de almacenamiento”.

En una conferencia temática reciente en Corea titulada “SEMICON Korea 2026”, Sun Jiao-min, jefe del equipo de diseño de DRAM de Samsung Electronics, destacó la necesidad de la tecnología PIM, diciendo: “Actualmente, debido a la insuficiencia del ancho de banda de la memoria, la IA no puede aprovechar al 100% el rendimiento de la GPU”. En su opinión, el PIM no solo puede mejorar significativamente el ancho de banda, sino también aumentar la eficiencia energética.

Actualmente, Samsung Electronics ha completado la verificación tecnológica (PoC) de productos como HBM-PIM y otros, y está en la fase de comercialización y preparación para la producción en masa. El producto central de esta tecnología es la serie LPDDR, optimizada para teléfonos inteligentes y dispositivos de IA terminales.

Además, SK Hynix también está desarrollando PIM. En la feria “CES 2026” en Estados Unidos, presentó varias innovaciones y tecnologías, incluyendo AiMX basada en arquitectura PIM. La Bolsa de Valores de Shanghái señala que, para acelerar la implementación de la IA y promover el crecimiento del flujo de información, los chips de almacenamiento han evolucionado de componentes comunes a productos clave en la industria de la IA. A través de avances tecnológicos y colaboración ecológica, se busca construir una competitividad central en almacenamiento para la IA.

CITIC Securities afirma que, como una nueva arquitectura de cálculo, la integración de almacenamiento y cálculo (存算一体) consiste en fusionar completamente el almacenamiento con la capacidad de cálculo, superponiendo capacidades de cálculo en la memoria, y realizando cálculos matriciales en 2D y 3D con una nueva arquitectura de computación eficiente. Combinando tecnologías como empaquetado avanzado en la era post-Moore y nuevos dispositivos de almacenamiento, esto puede superar eficazmente los cuellos de botella de la arquitectura von Neumann y lograr mejoras en la eficiencia del cálculo en órdenes de magnitud. PIM incrusta unidades de cálculo en los chips de memoria, dotando a la memoria de cierta capacidad de procesamiento, lo que es adecuado para tareas intensivas en datos y puede mejorar significativamente la eficiencia del procesamiento y la relación de eficiencia energética.

CITIC Securities también indica que, analizando la arquitectura de memoria actual para cálculos, el rendimiento de DRAM (“ancho de banda” y “capacidad”) es el mayor cuello de botella. Cuanto mayor sea el tamaño del modelo en entrenamiento, mayor será la demanda de capacidad de memoria. En inferencia, a medida que aumentan los usuarios concurrentes, la demanda de ancho de banda también crece (el entrenamiento se ve limitado por la “capacidad”, la inferencia por el “ancho de banda”), por lo que la actualización es urgente. En la era de la IA, la actualización del almacenamiento es necesaria; la integración de almacenamiento y cálculo es una tendencia inevitable a largo plazo, y “cálculo cercano a la memoria” (PNM) es la vía efectiva actual.

(Artículo original: 财联社)