miércoles, 26 𝚍𝚎 febrero 𝚍𝚎 2020

Un nuevo procesador de Microsoft y Graphcore para IA en la nube

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Un nuevo chip de Graphcore podría impulsar las aplicaciones de Inteligencia Artificial a unos límites muy superiores a lo que tenemos hoy en día.

Microsoft alcanzó el dominio durante los años 80 y 90 gracias al éxito de su Sistema Operativo Windows que se ejecutaba en los procesadores de Intel, una relación que siempre se ha conocido como «Wintel».

Graphcore para potenciar Azure

Ahora los de Redmond esperan que otro combo similar de hardware y software lo ayude a recuperar ese éxito y atrape a sus rivales Amazon y Google en la carrera para proporcionar Inteligencia Artificial de vanguardia a través de la nube.

Microsoft espera extender la popularidad de su plataforma en la nube de Azure con un nuevo tipo de procesador diseñado específicamente para IA. A partir de hoy proporcionará a los clientes de Azure acceso a chips fabricados por la startup británica Graphcore.

Esta empresa fue fundada en Bristol en 2016 y ha atraído una atención considerable entre los investigadores de IA y varios cientos de millones de dólares en inversión, con la promesa de que sus chips acelerarán los cálculos necesarios para que la IA funcione. Hasta ahora, no ha hecho públicos ni los chips ni ha mostrado resultados de las pruebas con los mismos por los primeros testers.

el futuro de la medicina

Microsoft, que invirtió su dinero en esta empresa en diciembre como parte de una ronda de financiación de 200 Millones de dólares, desea encontrar hardware que haga que sus servicios en la nube sean más atractivos para el creciente número de clientes para aplicaciones de IA.

Graphcore sabe bastante de Inteligencia Artificial

A diferencia de la mayoría de los chips usados para la IA, los procesadores Graphcore se diseñaron desde cero para admitir los cálculos que ayudan a las máquinas a reconocer rostros, comprender el habla, analizar el lenguaje, conducir automóviles y entrenar robots. Graphcore espera que esto sea atractivo para las empresas que ejecutan operaciones críticas de negocios en IA, como startups de automóviles sin conductor, empresas comerciales y operaciones que procesan grandes cantidades de vídeo y audio. Aquellos que trabajan en algoritmos de IA de próxima generación también pueden estar interesados en explorar las ventajas de la plataforma.

Ambas empresas han publicado puntos de referencia que sugieren que este chip coincide, si no supera el rendimiento de los principales chips de IA de nVidia y Google usando sus algoritmos.

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Imagen de Graphcore

Ambas compañías también afirman que ciertas tareas de procesamiento de imágenes funcionan muchas veces más rápido en estos chips, por ejemplo, que en sus rivales directos. También han dicho que han podido entrenar un modelo de IA popular para el procesamiento del lenguaje, llamado BERT, a tasas que coinciden con las de cualquier otro hardware existente.

Karl Freund, que rastrea el mercado de los chips de IA en Moor Insights dijo que los resultados muestran que el chip es de vanguardia pero que aún es muy flexible. Un chip altamente especializado podría superar a uno de la competencia, pero no sería lo suficientemente programable para que los ingenieros desarrollen en él nuevas aplicaciones.

Freund añade que el acuerdo con Microsoft es crucial para el negocio de graphcore, ya que proporciona una rampa de entrada para que los clientes prueben el nuevo hardware. El chip puede ser superior al hardware existente para algunas aplicaciones, pero se necesita mucho esfuerzo para volver a desarrollar el código IA para una nueva plataforma. Con un par de excepciones, dice Freund que los puntos de referencia del chip no son lo suficientemente llamativos como para atraer a las empresas e investigadores lejos del hardware y el software que ya se sienten cómodos usando.

Graphcore ha creado un marco de software llamado «Poplar» que permite que los programas de IA existentes se transfieran a su hardware. Sin embargo, muchos algoritmos existentes pueden ser más adecuados para el software que se ejecuta sobre el hardware rival.

Por su parte, Nigel Toon, cofundador y CEO de Graphcore, dice que las compañías comenzaron a trabajar juntas un año después del lanzamiento de su compañía, a través de Microsoft Research Cambridge en UK. Los chips de su compañía son especialmente adecuados para tareas que involucran modelos de IA muy grandes o datos temporales, dice.

El auge de la IA ha sacudido el mercado de los procesadores en los últimos años. Los mejores algoritmos realizan cálculos matemáticos paralelos, que pueden realizarse de manera más efectiva en chips gráficos (GPU) que tienen cientos de núcleos de procesamiento simpes en lugar de los CPU que tienen pocos núcleos de procesamiento más complejos.

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