INTEGRATED MULTIBINARY ARCHITECTURE FOR ADVANCED COMPUTATION WITH NEURAL TRANSFORMERS: MATHEMATICAL FOUNDATIONS

This work introduces the Integrated Multibinary Architecture for Advanced Computation with Neural Transformers, a proposal that couples a multibinary algorithmic model with a hardware-oriented acceleration path for AI-intensive workloads. The core contribution is a five-stage pipeline—(1) preprocessing & encoding, (2) multibinary expansion, (3) parallel combinatorial compute, (4) mapping/scoring, and (5) selection/filtering—designed to reorder, compress, and prioritize information before and/or during Transformer-style operations, reducing redundant work and relieving critical bottlenecks. The paper details the multibinary operators, their integration with attention/embedding flows, and an implementation roadmap that begins on GPU (CUDA), advances through FPGA for latency/power validation, and projects a specialized ASIC for production. In terms of application scope, the architecture targets three fronts: (i) generative and reasoning AI (speeding up pre/post-processing and token/segment scoring), (ii) large-scale search and combinatorial optimization (fast exploration/filtering of configurations), and (iii) advanced cryptography (primitives that benefit from discrete structure and parallel compute). The work includes a complexity analysis and design criteria for local memory/buffers, work queues, and CPU/GPU coordination, while leaving room for future dedicated coprocessors. Overall, the result is an auditable, scalable architecture with no “magic” assumptions: it starts from technologies available today (GPU/FPGA), provides a realistic path to dedicated silicon, and integrates modularly with existing Transformer stacks. Its value lies in improving efficiency, latency, and performance-per-watt precisely where classical computation can still be optimized through multibinary structuring and well-designed parallelism. Este trabajo presenta la Arquitectura Multibinaria Integrada para Computación Avanzada con Transformers Neuronales, una propuesta que combina un modelo algorítmico multibinario con un diseño de hardware/aceleración orientado a cargas intensivas de IA. La contribución central es un pipeline de cinco etapas (preprocesamiento y codificación, expansión multibinaria, cómputo combinatorio paralelo, mapeo/scoreo y selección/filtrado) capaz de reordenar, comprimir y priorizar información antes y/o durante las fases críticas de modelos tipo Transformer, reduciendo trabajo redundante y aliviando cuellos de botella. El artículo describe los operadores multibinarios, su integración con flujos de atención y embeddings, y una ruta de implementación que inicia en GPU (CUDA), continúa con FPGA para validación de latencia/consumo y proyecta un ASIC especializado para producción.En términos de aplicación, la arquitectura apunta a tres frentes: (i) IA generativa y de razonamiento (aceleración de pre/pos-procesos y scoring de tokens/segmentos), (ii) optimización combinatoria y búsqueda a gran escala (exploración/filtrado rápido de configuraciones) y (iii) criptografía avanzada (primitivos que se benefician de cómputo paralelo y estructuras discretas). Se incluye un análisis de complejidad y criterios de diseño para memoria/búferes locales, colas de trabajo y coordinación con CPU/GPU, dejando abierta la expansión hacia coprocesadores dedicados.El resultado es una arquitectura auditable y escalable, sin presupuestos “mágicos”: parte de tecnologías disponibles hoy (GPU/FPGA), ofrece un camino realista hacia silicio dedicado, y se integra de forma modular con Transformers existentes. Su valor radica en mejorar la eficiencia, la latencia y el rendimiento por watt en etapas donde la computación clásica aún puede ser optimizada con estructuración multibinaria y paralelismo bien diseñado.