La compañía surcoreana prepara una nueva generación de memoria móvil que incorpora capacidades de procesamiento dentro del propio subsistema de memoria. La tecnología podría reducir el movimiento de datos y mejorar la eficiencia de la IA en smartphones, ordenadores portátiles y dispositivos de computación local
La memoria de los dispositivos electrónicos está a punto de asumir un papel más activo en el procesamiento de inteligencia artificial. Samsung Electronics prepara la presentación de una nueva tecnología denominada LPDDR5X-PIM, que combina la velocidad y eficiencia de la memoria LPDDR5X con una arquitectura de Processing-in-Memory (PIM) capaz de ejecutar determinadas operaciones directamente en el entorno de la memoria.
Según informaciones procedentes del sector tecnológico surcoreano y recogidas por medios especializados, Samsung podría presentar oficialmente la nueva memoria en agosto de 2026, momento en el que se espera que revele sus especificaciones técnicas y sus planes para la comercialización de la tecnología.
La compañía todavía no ha detallado públicamente todos los parámetros del producto, por lo que aspectos como la capacidad, el ancho de banda definitivo, el consumo energético y el calendario exacto de producción en volumen deberán confirmarse cuando Samsung realice el anuncio oficial.
La llegada de LPDDR5X-PIM sería especialmente relevante para el desarrollo de la inteligencia artificial en dispositivos que necesitan ejecutar modelos localmente. Smartphones, ordenadores portátiles y sistemas de computación periférica están incorporando cada vez más funciones de IA que no dependen exclusivamente de servidores en la nube.
En estos equipos, la eficiencia energética y la velocidad con la que se mueven los datos son factores críticos y es, precisamente ahí donde la computación dentro de la memoria intenta cambiar las reglas.
El problema que intenta resolver PIM
Durante décadas, la arquitectura tradicional de los ordenadores se ha basado en una separación relativamente clara entre el procesador y la memoria.
La CPU o la GPU realizan los cálculos. La memoria almacena los datos que necesitan esos procesadores. Para ejecutar una operación, los datos deben desplazarse desde la memoria hasta las unidades de cálculo y, posteriormente, los resultados deben regresar a la memoria.
Este proceso funciona perfectamente para muchas aplicaciones, pero puede convertirse en un cuello de botella cuando se procesan enormes cantidades de información.
La inteligencia artificial es uno de los mejores ejemplos.
Los modelos de IA realizan una cantidad enorme de operaciones matemáticas sobre grandes volúmenes de datos. En muchos casos, el tiempo y la energía necesarios para mover esos datos entre la memoria y las unidades de procesamiento pueden ser tan importantes como los propios cálculos.
A medida que los modelos de inteligencia artificial se hacen más grandes, este problema se vuelve más evidente. La tecnología Processing-in-Memory, conocida como PIM, intenta reducir esa distancia.
En lugar de trasladar constantemente todos los datos a un procesador situado fuera de la memoria, determinadas operaciones pueden ejecutarse directamente dentro o junto a los propios componentes de memoria.
El objetivo no es sustituir a la CPU o a la GPU. Tampoco significa que la memoria se convierta en un procesador de propósito general.
La idea es más específica: realizar determinadas tareas altamente paralelizables cerca de los datos para evitar movimientos innecesarios de información.
La memoria deja de ser un componente pasivo
En una arquitectura convencional, la memoria actúa principalmente como un lugar donde almacenar información. Con PIM, parte de esa memoria adquiere capacidad de procesamiento.
La diferencia puede parecer pequeña, pero desde el punto de vista de la arquitectura informática es significativa.
En un sistema tradicional, el procesador podría necesitar solicitar grandes cantidades de datos a la memoria, realizar cálculos y volver a escribir los resultados. Si la operación se repite millones o miles de millones de veces, el movimiento de datos puede representar un coste considerable.
Con PIM, determinadas operaciones pueden realizarse directamente en el lugar donde se encuentran los datos.
Esto puede reducir el tráfico entre memoria y procesador, disminuir el consumo energético asociado a la transferencia de información y, en determinadas cargas de trabajo, mejorar el rendimiento.
La ventaja es especialmente interesante para algoritmos de inteligencia artificial que utilizan operaciones repetitivas y altamente paralelizables.
Por eso, la industria de los semiconductores lleva varios años investigando diferentes formas de integrar capacidades de procesamiento en la memoria. Samsung es uno de los fabricantes que más ha trabajado en esta dirección.
La compañía ya ha presentado anteriormente soluciones basadas en PIM para diferentes tipos de memoria, especialmente orientadas a aplicaciones de inteligencia artificial y centros de datos. La LPDDR5X-PIM representa un paso diferente al llevar este concepto hacia una tecnología de memoria de bajo consumo destinada potencialmente a dispositivos de menor tamaño.
LPDDR5X-PIM parte de una memoria diseñada para dispositivos móviles
La nueva tecnología se basaría en LPDDR5X, una evolución de la memoria de bajo consumo utilizada en smartphones, ordenadores portátiles y otros dispositivos compactos.
La principal característica de LPDDR es precisamente su eficiencia energética.
En dispositivos alimentados por batería, cada transferencia de datos tiene un coste energético. Cuanto más frecuentemente se mueven los datos entre la memoria y el procesador, mayor puede ser el consumo.
La combinación de LPDDR5X y PIM busca atacar el problema desde dos frentes. Por un lado, se utiliza una interfaz de memoria de alta velocidad y bajo consumo. Y por otro lado, se intenta reducir la cantidad de información que necesita recorrer constantemente la conexión entre el procesador y la memoria.
Esta combinación podría resultar especialmente útil para ejecutar funciones de inteligencia artificial directamente en el dispositivo.
Los asistentes inteligentes, los sistemas de reconocimiento de voz, la traducción automática, el procesamiento de imágenes y determinadas funciones generativas son algunos ejemplos de cargas de trabajo que podrían beneficiarse de una arquitectura de este tipo.
Aunque el rendimiento real dependerá de un factor fundamental: el software.
Para aprovechar PIM no basta con instalar la memoria en un dispositivo. Los modelos de IA y los sistemas operativos deben estar diseñados o adaptados para utilizar las capacidades de procesamiento disponibles en la memoria.
La colaboración entre fabricantes de memoria, diseñadores de procesadores y desarrolladores de software será, por tanto, esencial.
La IA en el dispositivo necesita más eficiencia
La industria tecnológica está avanzando hacia una combinación de inteligencia artificial local y servicios en la nube.
Los modelos más grandes y exigentes seguirán ejecutándose en centros de datos equipados con enormes cantidades de GPU y aceleradores especializados. Sin embargo, cada vez más funciones de IA se ejecutan directamente en smartphones, ordenadores y otros dispositivos.
Este cambio tiene varias ventajas.
- La primera es la privacidad: los datos pueden procesarse localmente sin necesidad de enviarlos siempre a un servidor remoto.
- La segunda es la latencia: una operación ejecutada en el propio dispositivo puede responder más rápidamente que una tarea que requiere enviar información a la nube y esperar una respuesta.
- La tercera es la conectividad: algunas funciones pueden mantenerse operativas incluso cuando el usuario no dispone de una conexión rápida o estable.
Pero la computación local tiene una limitación evidente: la energía.
Un smartphone no dispone de la capacidad eléctrica de un centro de datos. Tampoco puede disipar grandes cantidades de calor durante periodos prolongados. Por eso, cualquier mejora que reduzca el movimiento de datos y el consumo energético puede resultar especialmente valiosa.
La arquitectura PIM encaja precisamente en esta tendencia.
DeepX podría utilizar LPDDR5X-PIM con su chip de 2 nanómetros
Uno de los primeros posibles socios tecnológicos asociados a esta memoria es DeepX, una compañía surcoreana especializada en aceleradores de inteligencia artificial.
Según las informaciones disponibles, DeepX estaría estudiando utilizar LPDDR5X-PIM junto con su futuro chip DX-M2, fabricado mediante un proceso de 2 nanómetros.
La combinación resulta interesante porque permite imaginar un sistema en el que el acelerador de IA y la memoria estén diseñados para trabajar conjuntamente desde el punto de vista de la arquitectura.
En un escenario de este tipo, el procesador especializado podría encargarse de las operaciones que requieren una capacidad de cálculo elevada, mientras que la memoria con PIM realizaría determinadas operaciones cerca de los datos.
El objetivo sería evitar que todo el flujo de información tenga que pasar continuamente por el acelerador principal.
No obstante, todavía es necesario conocer los detalles técnicos del DX-M2 y de la implementación concreta de LPDDR5X-PIM para determinar qué operaciones podrán ejecutarse en la memoria y qué beneficios reales ofrecerá la combinación.
El verdadero desafío será demostrar la ventaja en productos reales
La tecnología PIM tiene un enorme potencial, pero también presenta dificultades.
La primera es la compatibilidad
Los procesadores actuales, los sistemas operativos y las aplicaciones están diseñados alrededor de arquitecturas tradicionales. Integrar procesamiento dentro de la memoria requiere nuevas herramientas de software, compiladores y modelos de programación.
La segunda dificultad es la fabricación
Añadir lógica de procesamiento a una estructura de memoria aumenta la complejidad del diseño y puede afectar a los costes de producción y al rendimiento de fabricación.
La tercera es la flexibilidad
Una GPU o una NPU pueden ejecutar una amplia variedad de operaciones. Las unidades PIM, en cambio, están especialmente diseñadas para determinados tipos de cálculos.
Por eso, la mayor ventaja probablemente se obtendrá en cargas de trabajo muy concretas.
La cuestión será determinar qué parte del procesamiento de IA puede trasladarse de manera eficiente a la memoria y qué operaciones seguirán siendo más adecuadas para una NPU, una GPU o una CPU.
Y la respuesta final dependerá tanto del hardware como del software.
Samsung busca posicionarse en la próxima generación de memoria para IA
La estrategia de Samsung refleja un cambio más amplio en la industria de los semiconductores.
Durante muchos años, la evolución de los procesadores se centró principalmente en aumentar la capacidad de cálculo. Después, la atención se desplazó hacia las GPU y los aceleradores especializados.
Ahora, el movimiento de datos se ha convertido en uno de los principales problemas.
El crecimiento de la inteligencia artificial está haciendo que los sistemas informáticos procesen cantidades de información cada vez mayores. En consecuencia, la memoria y las tecnologías de interconexión están adquiriendo una importancia estratégica.
Samsung está trabajando en diferentes tecnologías para responder a esta demanda.
En los centros de datos, la compañía está desarrollando memorias de alto ancho de banda y soluciones HBM destinadas a aceleradores de IA. En dispositivos móviles, tecnologías como LPDDR5X-PIM apuntan a un objetivo diferente: aumentar la eficiencia de la computación local sin disparar el consumo energético.
Son dos mercados distintos, pero responden al mismo problema fundamental.
Los datos tienen que llegar al lugar donde se procesan de la manera más rápida y eficiente posible.
PIM intenta reducir precisamente esa distancia.
¿Podría cambiar la forma en que funcionan los smartphones?
Si la tecnología demuestra ser suficientemente eficiente y competitiva en costes, podría tener consecuencias importantes para la electrónica de consumo.
Los futuros smartphones podrían ejecutar modelos de inteligencia artificial más complejos sin depender tanto de la nube.
Un teléfono podría procesar más información localmente, mantener funciones inteligentes activas durante más tiempo y reducir el volumen de datos que necesita transmitir a servidores externos.
En los ordenadores portátiles, una memoria con capacidades PIM podría contribuir a mejorar la eficiencia de las funciones de IA integradas en el sistema operativo y en las aplicaciones.
También podría tener aplicaciones en dispositivos industriales, sistemas de visión artificial, robótica y otros equipos de computación periférica.
Sin embargo, el impacto dependerá de la disponibilidad comercial y de la adopción por parte de los fabricantes de dispositivos.
Una nueva tecnología de memoria puede ofrecer excelentes resultados en laboratorio y, aun así, tardar años en convertirse en un estándar ampliamente utilizado.
Agosto puede ser el primer paso
Si Samsung presenta oficialmente LPDDR5X-PIM en agosto de 2026, el anuncio permitirá conocer hasta qué punto la tecnología está preparada para convertirse en un producto comercial.
Será especialmente importante comprobar la velocidad de la memoria, su capacidad, el consumo energético, el tipo de operaciones que puede ejecutar internamente y las mejoras reales frente a una LPDDR5X convencional.
También será necesario conocer el calendario de producción y los primeros fabricantes que adoptarán la tecnología.
La posible integración con el chip DX-M2 de DeepX podría convertirse en uno de los primeros ejemplos de un ecosistema diseñado alrededor de esta nueva arquitectura.
Pero el verdadero éxito de LPDDR5X-PIM no dependerá únicamente de sus especificaciones.
Dependerá de que los fabricantes de smartphones y ordenadores estén dispuestos a incorporar una tecnología que exige cambios en el hardware y en el software.
La industria de la inteligencia artificial está buscando constantemente nuevas formas de aumentar el rendimiento sin aumentar proporcionalmente el consumo energético. Hasta ahora, gran parte de la innovación se ha concentrado en los procesadores y aceleradores.
La siguiente batalla puede librarse en otro lugar: en la memoria.
Si PIM consigue demostrar que determinadas operaciones de inteligencia artificial pueden ejecutarse de forma más rápida y eficiente directamente junto a los datos, la memoria podría dejar de ser considerada simplemente un componente que almacena información.
Podría convertirse en una parte activa de la arquitectura de computación.
Y la futura LPDDR5X-PIM de Samsung puede ser uno de los primeros pasos para llevar esa idea desde los centros de investigación y los sistemas especializados hasta los dispositivos que utilizamos cada día.