Imagination Technologies ha vuelto al primer plano con una propuesta ambiciosa. Tras años fuera del radar, la firma británica especializada en propiedad intelectual de GPU ha presentado su nueva serie E. Esta arquitectura busca posicionarse como alternativa real a Nvidia en el terreno de la inteligencia artificial, especialmente en aplicaciones edge y entrenamiento intensivo.
La serie E no es una evolución incremental. Imagination ha rediseñado su enfoque, integrando núcleos neuronales directamente en la arquitectura gráfica. Esta decisión elimina la necesidad de coprocesadores dedicados, como los NPUs, que según Kristof Beets, vicepresidente de gestión de producto, sufren problemas de escalabilidad. En lugar de añadir aceleradores externos, la serie E convierte el renderizado por bloques en computación por bloques, optimizando el uso de memoria y acelerando el procesamiento paralelo.
El rendimiento es el eje central de esta ofensiva. Los nuevos chips alcanzan hasta 200 TOPS (trillion operations per second) en formatos INT8 y FP8, claves para tareas de inferencia y entrenamiento en IA. En FP32, la serie E logra 13 TFLOPS, superando en densidad de cálculo a la anterior serie D en un factor de 3,6x. Esta capacidad permite ejecutar modelos híbridos que combinan gráficos y redes neuronales en dispositivos como móviles, vehículos autónomos o sistemas industriales.
Imagination no oculta su intención de competir con Nvidia. Aunque reconoce la potencia de los Tensor Cores de su rival, defiende que su enfoque integrado ofrece ventajas en eficiencia energética y flexibilidad. Los núcleos neuronales de la serie E están diseñados para operaciones matriciales, similares a los Tensor Cores, pero con menor consumo y mayor adaptabilidad.
La estrategia apunta al edge computing. En este segmento, donde la latencia y el consumo son críticos, la serie E promete rendimiento gráfico y neuronal sin comprometer autonomía. Aplicaciones como visión artificial 360°, realidad extendida o análisis predictivo industrial se benefician de esta arquitectura híbrida. Además, la compatibilidad con modelos de lenguaje y procesamiento natural abre la puerta a nuevos usos en smartphones y ordenadores personales.
Imagination también destaca la versatilidad de su IP. Al tratarse de diseños licenciables, los fabricantes pueden integrar la serie E en sus propios SoCs, adaptando el número de núcleos y la configuración según sus necesidades. Esta modularidad contrasta con la oferta cerrada de Nvidia, que depende de sus propios chips y plataformas.
La hoja de ruta incluye configuraciones disponibles antes de fin de año, con previsión de adopción en sectores como automoción, electrónica de consumo y sistemas embebidos. Aunque Nvidia domina el mercado de entrenamiento en centros de datos, Imagination apuesta por conquistar el edge, donde la eficiencia y la integración marcan la diferencia.
La batalla por la IA no se libra solo en los grandes servidores. El futuro pasa por dispositivos inteligentes capaces de procesar datos localmente. Imagination Technologies ha entendido esta tendencia y ha diseñado una arquitectura que combina gráficos, IA y escalabilidad. La serie E no solo representa un avance técnico, sino una declaración de intenciones: competir con los gigantes desde la eficiencia y la especialización.
| Nombre | Imagination E-Series GPU IP |
|---|---|
| Arquitectura | Gráfica + Núcleos neuronales integrados |
| Rendimiento IA | Hasta 200 TOPS (INT8/FP8) |
| Rendimiento gráfico | 13 TFLOPS (FP32) |
| Aplicaciones | Edge AI, automoción, móviles, IA PCs |
| Escalabilidad | Configuraciones desde 2 hasta 200 TOPS |
| Disponibilidad | Finales de 2025 |
| Licenciamiento | IP licenciable para integración en SoCs |
