Este chip se demostró en la conferencia tecnológica secreta de Jeff Bezos. Podría ser clave para el futuro de la IA.

Fotografías de Tony Luong

Recientemente, en una deslumbrante mañana en Palm Springs, California, Vivienne tamaño subió a un pequeño escenario para ofrecer quizás la presentación más estresante de su carrera.

Ella conocía el tema de adentro hacia afuera. Debía contarle a la audiencia sobre los chips, que se están desarrollando en su laboratorio en el MIT, que prometen llevar una poderosa inteligencia artificial a una multitud de dispositivos donde la energía es limitada, más allá del alcance de los vastos centros de datos donde se llevan a cabo la mayoría de los cálculos de IA. Sin embargo, el evento, y la audiencia, hicieron que Sze se detuviera.

Tony Luong

El escenario fue MARS, una conferencia de élite a la que solo se puede acceder por invitación, donde los robots pasean (o vuelan) por un complejo de lujo, mezclándose con científicos famosos y autores de ciencia ficción. Solo se invita a unos pocos investigadores a dar charlas técnicas, y las sesiones están destinadas a ser inspiradoras y esclarecedoras. Mientras tanto, la multitud estaba formada por alrededor de 100 de los investigadores, directores ejecutivos y empresarios más importantes del mundo. MARS está organizado por nada menos que el fundador y presidente de Amazon, Jeff Bezos, quien se sentó en la primera fila.

Era, supongo que dirías, una audiencia de bastante alto calibre, recuerda Sze con una sonrisa.

Otros oradores de MARS presentarían un robot que corta karate, drones que aletean como insectos grandes y extrañamente silenciosos e incluso planos optimistas para colonias marcianas. Las fichas de Sze pueden parecer más modestas; a simple vista, son indistinguibles de los chips que encontrarías dentro de cualquier dispositivo electrónico. Pero podría decirse que son mucho más importantes que cualquier otra cosa que se muestre en el evento.

Nuevas capacidades

Los chips de nuevo diseño, como los que se están desarrollando en el laboratorio de Sze, pueden ser cruciales para el progreso futuro de la IA, incluidos los drones y los robots que se encuentran en MARS. Hasta ahora, el software de IA se ha ejecutado en gran medida en chips gráficos, pero el nuevo hardware podría hacer que los algoritmos de IA sean más potentes, lo que desbloquearía nuevas aplicaciones. Los nuevos chips de IA podrían hacer que los robots de almacén sean más comunes o permitir que los teléfonos inteligentes creen escenarios fotorrealistas de realidad aumentada.

Los chips de Sze son extremadamente eficientes y flexibles en su diseño, algo que es crucial para un campo que evoluciona increíblemente rápido.

Los microchips están diseñados para sacar más provecho de los algoritmos de IA de aprendizaje profundo que ya han trastornado el mundo. Y en el proceso, pueden inspirar a esos mismos algoritmos para que evolucionen. Necesitamos nuevo hardware porque la ley de Moore se ha ralentizado, dice Sze, refiriéndose al axioma acuñado por el cofundador de Intel, Gordon Moore, que predijo que la cantidad de transistores en un chip se duplicará aproximadamente cada 18 meses, lo que conducirá a un aumento proporcional del rendimiento en la potencia de la computadora. .

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Esta ley se está acercando cada vez más a los límites físicos que vienen con los componentes de ingeniería a escala atómica. Y está estimulando un nuevo interés en arquitecturas alternativas y enfoques de la informática.

Las altas apuestas asociadas a invertir en chips de inteligencia artificial de próxima generación, y mantener el dominio de Estados Unidos en la fabricación de chips en general, no se pierden en el gobierno de EE. UU. Los microchips de Sze se están desarrollando con fondos de un programa de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) destinado a ayudar a desarrollar nuevos diseños de chips de IA (ver Las ideas de IA diseñadas para mantener a EE. UU. por delante de China).

Pero la innovación en la fabricación de chips ha sido impulsada principalmente por el surgimiento del aprendizaje profundo, una forma muy poderosa para que las máquinas aprendan a realizar tareas útiles. En lugar de darle a una computadora un conjunto de reglas a seguir, una máquina básicamente se programa a sí misma. Los datos de entrenamiento se introducen en una gran red neuronal artificial simulada, que luego se modifica para que produzca el resultado deseado. Con suficiente capacitación, un sistema de aprendizaje profundo puede encontrar patrones sutiles y abstractos en los datos. La técnica se aplica a una variedad cada vez mayor de tareas prácticas, desde el reconocimiento facial en teléfonos inteligentes hasta la predicción de enfermedades a partir de imágenes médicas.

La nueva carrera de chips

El aprendizaje profundo no depende tanto de la ley de Moore. Las redes neuronales ejecutan muchos cálculos matemáticos en paralelo, por lo que funcionan mucho más eficazmente en los chips gráficos de videojuegos especializados que realizan cálculos paralelos para renderizar imágenes en 3D. Pero los microchips diseñados específicamente para los cálculos que sustentan el aprendizaje profundo deberían ser aún más potentes.

El potencial de las nuevas arquitecturas de chips para mejorar la IA ha suscitado un nivel de actividad empresarial que la industria de los chips no ha visto en décadas (ver The Race to Power AI's Silicon Brains and China nunca ha tenido una industria de chips real. Hacer chips de IA podría cambia eso ).

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Las grandes empresas de tecnología que esperan aprovechar y comercializar la IA, incluidas Google, Microsoft y (sí) Amazon, están trabajando en sus propios chips de aprendizaje profundo. Muchas empresas más pequeñas también están desarrollando nuevos chips. Es imposible hacer un seguimiento de todas las empresas que saltan al espacio de los chips de IA, dice Mike Delmer, analista de microchips de la Grupo Linley , una firma de analistas. No estoy bromeando que aprendemos sobre uno nuevo casi todas las semanas.

La verdadera oportunidad, dice Sze, no es construir los chips de aprendizaje profundo más potentes posibles. La eficiencia energética es importante porque la IA también debe ejecutarse más allá del alcance de los grandes centros de datos, lo que significa depender únicamente de la energía disponible en el propio dispositivo para funcionar. Esto se conoce como operar al límite.

La IA estará en todas partes, y descubrir formas de hacer que las cosas sean más eficientes desde el punto de vista energético será extremadamente importante, dice Naveen Rao, vicepresidente del grupo de productos de inteligencia artificial de Intel.

Por ejemplo, el hardware de Sze es más eficiente en parte porque reduce físicamente el cuello de botella entre dónde se almacenan los datos y dónde se analizan, pero también porque utiliza esquemas inteligentes para reutilizar los datos. Antes de unirse al MIT, Sze fue pionero en este enfoque para mejorar la eficiencia de la compresión de video mientras trabajaba en Texas Instruments.

Para un campo de rápido movimiento como el aprendizaje profundo, el desafío para quienes trabajan en chips de IA es asegurarse de que sean lo suficientemente flexibles para adaptarse a cualquier aplicación. Es fácil diseñar un chip supereficiente capaz de hacer una sola cosa, pero dicho producto se volverá obsoleto rápidamente.

El chip de Sze se llama Eyeriss. Desarrollado en colaboración con Joel Emer , científico investigador de Nvidia y profesor del MIT, se probó junto con una serie de procesadores estándar para ver cómo maneja una variedad de diferentes algoritmos de aprendizaje profundo. Al equilibrar la eficiencia con la flexibilidad, el nuevo chip logra un rendimiento 10 o incluso 1000 veces más eficiente que el hardware existente, según un papel publicado en línea el año pasado.

Sertac Karaman y Vivienne Sze del MIT desarrollaron el nuevo chip Tony Luong

Los chips de IA más simples ya están teniendo un gran impacto. Los teléfonos inteligentes de gama alta ya incluyen chips optimizados para ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes y voz. Los chips más eficientes podrían permitir que estos dispositivos ejecuten un código de IA más potente con mejores capacidades. Los automóviles autónomos también necesitan potentes chips informáticos de inteligencia artificial, ya que la mayoría de los prototipos actualmente dependen de una gran cantidad de computadoras.

Rao dice que los chips del MIT son prometedores, pero muchos factores determinarán si una nueva arquitectura de hardware tiene éxito. Uno de los factores más importantes, dice, es desarrollar software que permita a los programadores ejecutar código en él. Hacer algo usable desde el punto de vista del compilador es probablemente el mayor obstáculo para la adopción, dice.

El laboratorio de Sze, de hecho, también está explorando formas de diseñar software para que explote mejor las propiedades de los chips de computadora existentes. Y este trabajo se extiende más allá del aprendizaje profundo.

Juntos con Sertac Karamán , del Departamento de Aeronáutica y Astronáutica del MIT, Sze desarrolló un chip de bajo consumo llamado Navion que realiza mapas y navegación en 3D de manera increíblemente eficiente, para usar en un dron diminuto. Crucial para este esfuerzo fue crear el chip para explotar el comportamiento de los algoritmos centrados en la navegación y diseñar el algoritmo para aprovechar al máximo un chip personalizado. Junto con el trabajo sobre el aprendizaje profundo, Navion refleja la forma en que el software y el hardware de IA ahora comienzan a evolucionar en simbiosis.

Es posible que los chips de Sze no llamen tanto la atención como un dron que aletea, pero el hecho de que se exhibieran en MARS ofrece una idea de cuán importante será su tecnología, y la innovación en el silicio en general, para el futuro de la IA. Después su presentación , dice Sze, algunos de los otros oradores de MARS expresaron interés en obtener más información. La gente encontró muchos casos de uso importantes, dice ella.

En otras palabras, espere que los llamativos robots y drones en la próxima conferencia de MARS vengan con algo bastante especial escondido en su interior.

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