Tech corporation IBM ha dado a conocer un nuevo “prototipo” de un chip de IA analógico que opera de manera similar al cerebro humano y realiza cálculos complejos en varias tareas de redes neuronales profundas (DNN). El chip promete más eficiencia. IBM afirma que el chip de última generación puede hacer que la inteligencia artificial sea notablemente eficiente y consuma menos energía en computadoras y teléfonos inteligentes.
Presentando el chip en un artículo publicado por IBM Research, la compañía afirmó: “El chip totalmente integrado cuenta con 64 núcleos AIMC interconectados a través de una red de comunicación en el chip. También implementa las funciones de activación digital y el procesamiento adicional involucrado en capas convolucionales individuales y unidades de memoria a corto plazo”.
Reinventando la forma en que se calcula la IA
El nuevo chip de IA ha sido desarrollado en el Albany NanoTech Complex de IBM y consta de 64 núcleos de cómputo analógico en memoria. Al adoptar características clave de cómo funcionan las redes neuronales en los cerebros biológicos, IBM explica que ha incorporado en el chip convertidores analógico-digitales compactos basados en el tiempo en cada mosaico o núcleo para hacer la transición entre los mundos analógico y digital.
Cada mosaico (o núcleo) también está integrado con unidades de procesamiento digital ligeras que realizan funciones de activación neuronal no lineales y operaciones de escala simples, explicó IBM en un blog publicado el 10 de agosto.
¿Un reemplazo para los chips digitales actuales?
En el futuro, el chip prototipo de IBM podría reemplazar a los chips actuales que alimentan aplicaciones de IA intensivas en computadoras y teléfonos. “Una unidad de procesamiento digital global está integrada en el centro del chip y realiza operaciones más complejas que son críticas para la ejecución de ciertos tipos de redes neuronales”, agregó el blog.
Con cada vez más modelos base y herramientas de IA generativa ingresando al mercado, el rendimiento y la eficiencia energética de los métodos de computación tradicionales en los que funcionan estos modelos están en un límite de prueba.
IBM busca cerrar esa brecha. La compañía dice que muchos de los chips que se están desarrollando hoy en día tienen una división en sus unidades de memoria y procesamiento, lo que ralentiza la computación. “Esto significa que los modelos de IA se almacenan típicamente en una ubicación de memoria discreta y las tareas computacionales requieren constantemente mover datos entre la memoria y las unidades de procesamiento”.
Hablando con la BBC, Thanos Vasilopoulos, un científico basado en el laboratorio de investigación de IBM en Suiza, comparó el cerebro humano con las computadoras tradicionales y dijo que el primero “puede lograr un rendimiento notable consumiendo poca energía”.
Afirmó que la superior eficiencia energética (del chip de IBM) significaría que “cargas de trabajo grandes y más complejas podrían ejecutarse en entornos de baja potencia o con restricciones de batería”, como automóviles, teléfonos móviles y cámaras.
“Además, los proveedores de servicios en la nube podrán utilizar estos chips para reducir los costos energéticos y su huella de carbono”, agregó.
Con información de Interesting Engineering.
