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Micron ha messo nel mirino uno dei limiti più concreti dell’intelligenza artificiale applicata al mondo fisico con la sua Edge Inference Memory, abbreviata in EIM. L’obiettivo è unire in un solo prodotto due caratteristiche che finora viaggiavano su binari separati, cioè i consumi contenuti tipici della memoria LPDDR e la bassa latenza abbinata all’ampia larghezza di banda che contraddistingue la HBM. Secondo un report la commercializzazione potrebbe arrivare già nel 2028, un orizzonte piuttosto ravvicinato per una tecnologia di questo tipo.
Il contesto aiuta a capire perché la novità abbia attirato attenzione. L’intelligenza artificiale generativa potrebbe col tempo evolvere verso una forma di intelligenza artificiale fisica, capace cioè di agire nell’ambiente reale e non soltanto di produrre testi o immagini. Si tratta di un cambio di prospettiva notevole, perché un sistema di questo tipo deve elaborare informazioni sul posto e in tempi brevissimi. Il passo successivo sarebbe la produzione su larga scala di umanoidi in grado di prendere decisioni in modo proattivo, senza limitarsi a reagire a un comando. Per arrivarci però serve hardware adatto, e la memoria è uno dei tasselli più delicati.
Micron EIM, perché la HBM da sola non basta per i robot
La HBM è oggi sinonimo di prestazioni elevate nei carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale. Velocità di trasferimento altissime e tempi di risposta ridotti la rendono ideale per gestire enormi quantità di dati. Il rovescio della medaglia sta nella sua struttura impilata, che porta con sé un assorbimento di energia più elevato. Su una macchina fissa il problema si gestisce. Su un robot che deve muoversi in autonomia la questione cambia parecchio, perché ogni watt in più pesa sulla durata della batteria e sulla gestione del calore.
Dall’altra parte c’è la LPDDR, nata proprio per tenere a bada i consumi. È la soluzione tipica dei dispositivi alimentati a batteria, ma non offre lo stesso livello di banda e reattività della sua controparte impilata. Chi progetta un sistema per l’inferenza in locale si trova quindi a dover scegliere quale compromesso accettare. La Edge Inference Memory di Micron punta esattamente a eliminare questa scelta, prendendo il meglio da entrambe le tecnologie e fondendolo in un’unica soluzione.
EIM, LPDDR6 e la tabella di marcia verso il 2028
Un aspetto interessante riguarda la possibile adozione della tecnologia EIM all’interno della memoria LPDDR6. Le caratteristiche pensate per l’inferenza ai margini della rete potrebbero così confluire in uno standard destinato a una diffusione ampia, invece di restare confinate a un prodotto di nicchia. Per i costruttori di macchine intelligenti si tradurrebbe nella possibilità di contare su una memoria veloce senza dover pagare il prezzo energetico della HBM impilata.
Proprio l’assenza di quell’aumento nei consumi rappresenta il punto chiave per i robot alimentati dall’intelligenza artificiale. Un umanoide che elabora dati in tempo reale ha bisogno di risposte rapide per muoversi e reagire a ciò che lo circonda, ma deve anche farlo con una batteria che non si esaurisca nel giro di poco. Una memoria capace di garantire banda e latenza da HBM con l’efficienza della LPDDR toglierebbe di mezzo uno dei principali ostacoli tecnici che oggi frenano lo sviluppo di questi automi.
Sul fronte delle tempistiche il riferimento indicato è il 2028, anno in cui la nuova memoria di Micron potrebbe entrare in produzione di massa e raggiungere il mercato, a soli due anni di distanza da oggi.
Fonte: TecnoAndroid