IBM Research ha desarrollado su primer chip dedicado a la IA conocido como Northpole, que supuestamente proporciona un rendimiento 22 veces más rápido que otras ofertas de la industria.
La investigación de IBM combina el poder de las redes neuronales y las arquitecturas de chips avanzadas para ofrecer un rendimiento de IA de vanguardia en el acelerador NorthPole
La noticia proviene de un artículo publicado en la revista Science, que habla sobre el próximo acelerador de inteligencia artificial de IBM con nombre en código NorthPole. Con la afluencia del «frenesí de la IA» en la industria, muchos fabricantes de chips están avanzando hacia la creación de sus propias soluciones con el único objetivo de superar el rendimiento informático de los líderes de la industria y satisfacer la creciente demanda de IA.
Los nuevos datos publicados por IBM Research insinúan que el chip de IA «NorthPole» establecerá nuevos puntos de referencia dentro de la industria, sobre todo porque el enfoque de la empresa con su chip de IA es realmente fascinante.
El líder del proyecto, Dharmendra Modha, ve un gran optimismo en la arquitectura del chip. Ahora, la implementación de IBM Research es que la empresa combina arquitecturas de inferencia neuronal en el procesamiento del chip, razón por la cual Modha lo categoriza como un «cerebro humano». Su eficiente interconectividad de CPU junto con una arquitectura totalmente digital permite una intercomunicación mucho más rápida, razón por la cual NorthPole ofrece tal rendimiento.
Hablando de especificaciones, el chip NorthPole AI emplea una tecnología de procesamiento de nodos de 12 nm, que en términos de la industria es bastante antigua; sin embargo, IBM Research cree que el chip también supera a las modernas GPU AI de 4 nm, debido a la utilización de la red neuronal ResNet-50. modelo. Este logro también niega la Ley de Moore y, hasta cierto punto, obedece a los elementos centrales de la Ley de Huang, que se centra en las pilas de chips individuales en lugar de en la reducción del proceso.
Arquitectónicamente, NorthPole desdibuja el límite entre computación y memoria. A nivel de núcleos individuales, NorthPole aparece como una memoria cercana a la computación y desde fuera del chip, a nivel de entrada-salida, aparece como una memoria activa. Esto hace que NorthPole sea fácil de integrar en los sistemas y reduce significativamente la carga en la máquina host.
-Dharmendra Modha a través de IBM Research
El primer conjunto prometedor de resultados de los chips del Polo Norte se publicó hoy en Science. Según Modha, NorthPole es un gran avance en la arquitectura de chips que ofrece mejoras masivas en la eficiencia energética, espacial y temporal. Utilizando el modelo ResNet-50 como punto de referencia, NorthPole es considerablemente más eficiente que las GPU de 12 nm y las CPU de 14 nm comunes. (El propio NorthPole se basa en tecnología de procesamiento de nodos de 12 nm). En ambos casos, NorthPole es 25 veces más eficiente energéticamente, en lo que respecta a la cantidad de fotogramas interpretados por julio de potencia requerida. NorthPole también superó en latencia, así como en espacio requerido para computar, en términos de fotogramas interpretados por segundo por cada mil millones de transistores necesarios.
Según Modha, en ResNet-50, NorthPole supera a todas las principales arquitecturas predominantes, incluso aquellas que utilizan procesos tecnológicos más avanzados, como una GPU implementada mediante un proceso de 4 nm.
vía IBM
Si analizamos el impacto potencial de NorthPole en la industria de la IA en su conjunto, ciertamente se limita únicamente a la «inferencia de modelos», ya que el chip carece de soporte para redes neuronales a gran escala como GPT-4. Sin embargo, el objetivo de la compañía con el chip no es apuntar a los principales mercados de IA, sino a aquellos que se centran únicamente en la inferencia, de ahí la razón por la cual su impacto es limitado. Será interesante ver qué tipo de rendimiento podría generar NorthPole, dado que la compañía afirma que también puede superar las ofertas modernas de IA de NVIDIA.
Fuente de noticias: IBM Research