Si me hubieras hecho esta pregunta 1 semana antes, habría dicho Google, pero después del acuerdo entre Nvidia y ARM ayer, diría que Nvidia ahora es el jugador más grande en IA e IOT ahora. Si no en este momento, seguro que llegaremos muy pronto antes de fin de año.
¿Por qué?
NVidia y Arm anunciaron ayer una asociación que tiene como objetivo facilitar a los fabricantes de chips la integración de capacidades de aprendizaje profundo en dispositivos de consumo de próxima generación, dispositivos móviles y objetos de Internet de las cosas.
Arm tiene la intención de integrar la arquitectura de código abierto de Deep Learning Accelerator (NVDLA) de Nvidia en su recién anunciada plataforma Project Trillium.
¿Qué es el Proyecto Trillium?
Arm’s Project Trillium es una serie de procesadores escalables diseñados para aprendizaje automático y redes neuronales. La naturaleza de código abierto de NVDLA le permite a Arm ofrecer un conjunto de herramientas para desarrolladores en su nueva plataforma.
Pero el enfoque principal es primero construir una supercomputadora, sí, escuchaste que Nvidia está trabajando en una supercomputadora que se lanzará a finales de este año. Es el primer sistema del mundo que tiene dos enormes petaflops de rendimiento. Para alguna perspectiva: un Macbook Pro podría tener alrededor de un teraflop y un petaflop es mil teraflops. Con 350 libras, NVIDIA también lo llama la GPU más grande del mundo (seguro, técnicamente). El DGX-2 te ejecutará un increíble Rs 2.6 crores cuando se lance en el tercer trimestre de este año. Sí, esto es una locura …
¿Qué es petaflop?
Una unidad de velocidad informática equivalente a mil millones de millones (10 ^ 15) operaciones de punto flotante por segundo.
Ventajas de construir tales computadoras:
1: Pero en el futuro cercano, probablemente solo verá mejoras en los servicios que usan IA, como el reconocimiento de voz y la traducción. La compañía afirma que las nuevas tecnologías permitirán a la IA crear mejor voz y texto de sonido natural, y que los investigadores necesitarán menos tiempo para entrenar tales redes.
2: Mayor precisión de nuestros modelos en reconocimiento de voz y traducción automática, alcanzando capacidades humanas y mejorando ofertas como Cortana, Bing y Microsoft Translator “.
3: Fácil de entrenar (las compañías que usan IA en sus softwares como Cortana, Siri, Bixby y todas serán más avanzadas y fáciles desde el lado del programador para entrenar y con características avanzadas para integrarse en el software).
4: Esto reemplazará $ 3M de 300 servidores de doble CPU que consuman 180 kilovatios. Esto es 1/8 del costo, 1/60 del espacio, 18 del poder (esta podría ser la solución óptima para reemplazar todos los pequeños grupos de computadoras con este monstruo y continuar).
5: El software en esta máquina ofrece una inferencia de aprendizaje profundo hasta 190 veces más rápida que las CPU para aplicaciones comunes como visión por computadora, traducción automática neuronal, reconocimiento automático de voz, síntesis de voz y sistemas de recomendación.
6: Nvidia dice que esto debería ayudar a los fabricantes de chips IoT a incorporar AI en sus productos (Arduino, Galileo, Raspberry Pi, todos estarán más avanzados con esta tecnología el próximo año).
7: Nvidia y ARM sienten que están ofreciendo una solución que podría dar lugar a miles de millones de dispositivos electrónicos IoT, móviles y de consumidores que tengan acceso al aprendizaje profundo.
Este es un artículo fundamental escrito por mí en mi blog. Fui con Nvidia porque esto es revolucionario para el campo de AI y IOT y esto ayudará directamente a las compañías de software y a las compañías de hardware (industria de semiconductores). Esto pone a Nvidia en el asiento del conductor y en los proveedores.
Espero que les haya gustado mi artículo y les haya sido de ayuda. Que tengas un buen día y feliz lectura. [1]
Notas al pie
[1] YodaBrodas – ¡Deportes, tecnología y todo increíble!
