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Un chip de $ 2 mil millones para acelerar la inteligencia artificial
El campo de la inteligencia artificial ha experimentado un sorprendente avance en los últimos años, y el software ha mejorado mucho en la comprensión de imágenes, el habla y nuevas tareas, como jugar juegos. Ahora, la empresa cuyo hardware ha sustentado gran parte de ese progreso ha creado un chip para que siga funcionando.
El martes, Nvidia anunció un nuevo chip llamado Tesla P100 que está diseñado para poner más potencia detrás de una técnica llamada aprendizaje profundo. Esta técnica ha producido importantes avances recientes, como el software AlphaGo de Google, que derrotó al mejor jugador de Go del mundo el mes pasado (ver Cinco lecciones de la victoria histórica de AlphaGo).
El aprendizaje profundo implica pasar datos a través de grandes colecciones de neuronas simuladas crudamente. El P100 podría ayudar a ofrecer más avances al hacer posible que los científicos informáticos alimenten más datos a sus redes neuronales artificiales o creen colecciones más grandes de neuronas virtuales.
Las redes neuronales artificiales han existido durante décadas, pero el aprendizaje profundo solo se volvió relevante en los últimos cinco años, después de que los investigadores descubrieran que los chips diseñados originalmente para manejar gráficos de videojuegos hicieron que la técnica fuera mucho más poderosa. Los procesadores de gráficos siguen siendo cruciales para el aprendizaje profundo, pero el CEO de Nvidia, Jen-Hsun Huang, dice que ahora es el momento de hacer chips personalizados para este caso de uso.
Jen-Hsun Huang, CEO del fabricante de chips Nvidia, presenta un nuevo chip diseñado para hacer que el software de aprendizaje automático sea más capaz.
En un evento de la empresa en San José, dijo: Por primera vez, diseñamos una arquitectura [de procesamiento de gráficos] dedicada a acelerar la IA y el aprendizaje profundo. Nvidia gastó más de $2 mil millones en I+D para producir el nuevo chip, dijo Huang. Tiene un total de 15 mil millones de transistores, aproximadamente tres veces más que los chips anteriores de Nvidia. Huang dijo que una red neuronal artificial alimentada por el nuevo chip podría aprender de los datos entrantes 12 veces más rápido que con el mejor chip anterior de Nvidia.
Los investigadores de aprendizaje profundo de Facebook, Microsoft y otras compañías a las que Nvidia les otorgó acceso temprano al nuevo chip dijeron que esperan que acelere su progreso al permitirles trabajar con colecciones más grandes de neuronas.
Creo que podremos ir un poco más grandes de lo que hemos podido en el pasado, como 30 veces más grandes, dijo Bryan Catanzero, quien trabaja en aprendizaje profundo en la empresa de búsqueda china Baidu. El aumento del tamaño de las redes neuronales ha permitido previamente avances importantes en la inteligencia del software. Por ejemplo, el año pasado Microsoft logró hacer software que supera a los humanos en el reconocimiento de objetos en fotos mediante la creación de una red neuronal mucho más grande.
Huang de Nvidia dijo que el nuevo chip ya está en producción y que espera que las empresas de computación en la nube comiencen a usarlo este año. Se espera que IBM, Dell y HP lo vendan dentro de los servidores a partir del próximo año.
También presentó una computadora especial para investigadores de aprendizaje profundo que incluye ocho chips P100 con chips de memoria y discos duros flash. Los principales grupos de investigación académica, incluidos los de la Universidad de California, Berkeley, Stanford, la Universidad de Nueva York y el MIT, están recibiendo modelos de esa computadora, conocida como DGX-1, que también se venderá por $ 129,000.