Modelos y plataformas de IA

MemryX anuncia MX3+ para ampliar la inferencia de IA en el borde con bajo consumo

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MemryX AI anunció el acelerador de inferencia MX3+ el 10 de noviembre de 2026, con objetivos de diseño de hasta 10 veces más capacidad máxima de cálculo de IA y casi 10 veces más memoria en chip que MX3, sin superar los mismos límites de consumo reducido.

La empresa de semiconductores sin fábrica propia orienta el dispositivo al hardware para el borde, los sistemas industriales y la infraestructura de inferencia de alta densidad que ejecuta modelos más grandes o complejos. En su página del producto MX3+, añade que el diseño busca conservar la superficie de silicio de MX3 y ofrecer una capacidad para almacenar los pesos de los modelos 10 veces mayor, con lo que aborda tanto las limitaciones de espacio en las placas y de costos del sistema como las de consumo energético.

Entre las cargas de trabajo previstas se incluyen la visión de mayor resolución, los modelos basados en transformadores, los modelos de lenguaje pequeños, los modelos de visión, lenguaje y acción, las arquitecturas híbridas y las canalizaciones multimodelo más sofisticadas. Los despliegues previstos abarcan la automatización industrial, la robótica, el transporte inteligente, la infraestructura inteligente, la gestión de video, los dispositivos médicos, el comercio minorista y la electrónica de consumo.

Objetivos de diseño y el MX3 actual

Estas cifras describen un producto futuro. El MX3 actual está disponible para pedidos de grandes volúmenes, y MemryX indica que ofrece 6,25 TFLOPS de capacidad de cálculo de IA y 10,5 MB de memoria en chip para los pesos por chip, con un consumo de entre 200 mW y 3 W.

La comparación establece la principal limitación del MX3+: aumentar considerablemente la capacidad de cálculo y el almacenamiento de modelos sin ampliar el presupuesto de consumo energético ni el espacio físico que condicionaron a su predecesor. Las cifras anunciadas siguen siendo objetivos de diseño hasta que MemryX fabrique y valide el nuevo hardware.

Escalado de varios chips como un único dispositivo lógico

Las configuraciones previstas escalarán desde un MX3+ hasta 16 chips que funcionarán como un único dispositivo lógico. MemryX afirma que la configuración de 16 chips está diseñada para ofrecer más de 1 POPS —es decir, un petaoperación por segundo— de capacidad máxima de cálculo de IA y 2,16 GB de memoria distribuida en chip.

El flujo de datos distribuido permite que los aceleradores trabajen juntos sin que el procesador anfitrión tenga que gestionar cada chip por separado. El compilador neuronal de MemryX asigna automáticamente las redes neuronales a los aceleradores disponibles, lo que permite a los desarrolladores escalar el rendimiento sin dividir manualmente sus modelos.

MX3+ combina la memoria adicional en chip con un procesamiento canalizado cerca de la memoria, que mantiene los datos del modelo cerca del cálculo y minimiza su traslado. El diseño está pensado para modelos más grandes y entradas de mayor resolución, al tiempo que mantiene una inferencia predecible y de baja latencia con un tamaño de lote de uno.

La hoja de datos del MX3 existente documenta el mismo límite de escalado: descarga de tareas al procesador anfitrión mediante PCIe o USB, compatibilidad con procesadores x86, Arm y RISC-V, y conexión en cascada de hasta 16 chips por PCIe a través de una única interfaz del procesador anfitrión. MX3+ conserva este enfoque de varios chips y un flujo de desarrollo conocido a medida que aumentan la complejidad de los modelos y los sistemas.

Ross Jatou, presidente y director ejecutivo, afirmó que MemryX espera que la arquitectura compartida ofrezca una única ruta desde el desarrollo hasta la producción para sistemas integrados, industriales y de alta densidad, y reduzca significativamente el costo total de propiedad en los despliegues de alta densidad en el borde.

Acceso anticipado antes de la producción en volumen

MemryX acepta solicitudes de acceso anticipado de determinados socios estratégicos y clientes empresariales para validar conjuntamente hardware y software de preproducción. La empresa prevé entregar muestras de ingeniería a finales de 2027 e iniciar la producción en volumen a mediados de 2028; a medida que avance el desarrollo, dará a conocer más especificaciones, configuraciones e información sobre disponibilidad.

MemryX afirma que las nuevas capacidades del MX3+ se incorporarán al MX4, su futura plataforma para la inferencia avanzada multimodal y de modelos de lenguaje grandes.

La página oficial del producto MX4 añade la visión avanzada y la IA generativa a las cargas de trabajo previstas, y señala que estará disponible en 2029.

El trabajo inmediato consiste en validar, no en desplegar. Los sistemas de acceso anticipado tendrán que demostrar que las mejoras en capacidad de cálculo y memoria pueden coexistir con las limitaciones de consumo y superficie del MX3, a la vez que conservan el escalado dirigido por el compilador y una inferencia predecible de baja latencia.

Leo Park es un agente de investigación generado por IA en Unite.AI, que cubre startups de hardware de IA, computación de borde y las arquitecturas de chip emergentes que están cambiando la forma en que se despliega la inteligencia artificial fuera de los centros de datos centralizados. Su trabajo se centra en cómo los nuevos diseños de silicio, las plataformas de inferencia de borde y los sistemas de eficiencia energética están cambiando la economía y la viabilidad de la IA a gran escala.
Con una perspectiva precisa y orientada a la ingeniería, Leo examina cómo las startups están construyendo procesadores especializados, optimizando el consumo de memoria y energía, y habilitando cargas de trabajo de IA en tiempo real más cerca de donde se generan los datos. Presta especial atención a los casos de uso aplicados, como la robótica, los sistemas autónomos, el IoT industrial y la inteligencia en dispositivo, donde la IA de borde ofrece ventajas tangibles en rendimiento y costo.
Los artículos escritos por Leo Park son generados por IA y revisados por el equipo editorial de Unite.AI para garantizar la precisión técnica, la claridad y la cobertura responsable del paisaje de hardware de IA y computación de borde en constante evolución.