Samsung presenta LPDDR5X-PIM: memoria con cómputo integrado que triplica la inferencia de IA

By Carlos Montiel | Especialista en IA Empresarial
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Publicado: 2026-08-28 | Por: Carlos Montiel | Lectura: ~4 minutos

Samsung Electronics presentó en Hot Chips 2026, celebrado en Stanford, su chip LPDDR5X-PIM: memoria de bajo consumo con lógica de cómputo integrada directamente en el DRAM, que en pruebas con Llama 3.1 casi triplicó el rendimiento de inferencia frente a la memoria LPDDR5X convencional, usando el mismo empaquetado físico.

Qué es "procesamiento en memoria" y por qué importa

PIM (Processing-in-Memory) es un diseño que ejecuta ciertas operaciones de cómputo directamente dentro del propio chip de memoria, en lugar de mover constantemente los datos entre la memoria y el procesador o acelerador de IA. Ese movimiento de datos —no el cómputo en sí— es uno de los mayores cuellos de botella de energía y velocidad en cargas de trabajo de IA. Según Samsung, el LPDDR5X-PIM entrega 614 GB por segundo de ancho de banda para operaciones de PIM, ocho veces más que los 76.8 GB por segundo de una LPDDR5X convencional.

Resultados con modelos reales y compatibilidad

En pruebas reportadas por Samsung y confirmadas por medios especializados como Tom's Hardware y ServeTheHome, correr Llama 3.1 sobre LPDDR5X-PIM elevó el throughput de 27 a 81.3 tokens por segundo —una mejora de aproximadamente 3 veces— y redujo el tiempo de finalización de una tarea de 12.3 a 5.4 segundos. La ventaja competitiva clave es que el chip usa el mismo empaquetado de 561 bolas que la LPDDR5X estándar, lo que permite reemplazarlo directamente en sistemas existentes sin rediseñar la placa o el dispositivo.

Samsung LPDDR5X-PIM — datos clave (Hot Chips 2026) Capacidad: 16 GB Ancho de banda PIM: 614 GB/s (8x vs. 76.8 GB/s de LPDDR5X estándar) Mejora en Llama 3.1: 27 → 81.3 tokens/segundo (~3x) Tiempo de tarea: 12.3s → 5.4s Compatibilidad: mismo empaquetado de 561 bolas, drop-in replacement
Qué significa esto para empresas que planifican infraestructura de IA: el costo y la escasez de memoria de alto ancho de banda (HBM) es uno de los factores que más ha encarecido el hardware de IA en 2026. Una memoria compatible con el empaquetado estándar que triplica el rendimiento de inferencia sin exigir rediseño de sistema es, en el mediano plazo, una señal de que correr modelos localmente —en dispositivos móviles, PCs o servidores de borde— podría volverse más barato y accesible. Para empresas en Latinoamérica evaluando cuándo migrar cargas de inferencia fuera de la nube por costo o soberanía de datos, esta clase de avances en memoria es una variable a seguir de cerca en los próximos 12 a 18 meses, aunque el impacto directo en productos comerciales todavía tomará tiempo en llegar.
Carlos Montiel
Arquitecto de Soluciones IA Empresarial
Especialista en LLMs, Agentes y Orquestación
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