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SK hynix integrará funcionalidades de computación y almacenamiento en caché con la memoria HBM4E de próxima generación

John — Wed, 29 May 2024 18:49:44 +0000

SK hynix busca llevar la industria de HBM a un nuevo nivel, ya que la empresa planea integrar funcionalidades adicionales en su memoria HBM4E de próxima generación.

La idea de SK hynix de fusionar Semiconductor y HBM en un solo paquete sigue siendo relevante, ya que la empresa planea avanzar un paso más con HBM4E

Con la competencia en los mercados de HBM siendo más feroz que nunca, parece que el fabricante coreano ha encontrado una manera de destacarse entre otros, y planean hacerlo introduciendo un tipo de HBM que pueda permitir múltiples funcionalidades como computación, caché y memoria de red. Dado que este es un concepto por ahora, SK hynix ha comenzado a asegurar IP de diseño de semiconductores para cumplir su propósito.

El medio coreano ET News informa que, si bien los detalles sobre el proceso aún son escasos, se sabe que SK hynix planea sentar las bases para un HBM multiuso a través de su próxima arquitectura HBM4, ya que el gigante coreano integrará un controlador de memoria integrado y, con eso, la empresa planea traer nuevas opciones informáticas con su memoria HBM4E de séptima generación. SK hynix colocará el controlador de memoria en la base de su estructura HBM, lo que aumentará la eficiencia energética y la velocidad de transmisión de la señal.

En cuanto al impacto que tendrán las funcionalidades añadidas en los mercados informáticos, aún no estamos seguros; sin embargo, seguramente mejorará el rendimiento, ya que este método se desvía de las prácticas tradicionales de la industria, donde HBM y los semiconductores se trataban de manera diferente. Sin embargo, a través de la técnica de SK hynix, el paquete sería una sola unidad, lo que no solo garantizaría velocidades de transferencia más rápidas, ya que los espacios entre estructuras se reducirían enormemente, sino que también daría como resultado una mayor eficiencia energética.

SK hynix busca avanzar rápido con su concepto HBM de próxima generación, ya que la empresa ya se ha aliado con TSMC para abordar la parte de semiconductores de su estructura. A través de él, el gigante coreano busca tomar una gran ventaja entre competidores como Samsung y Micron, además de garantizar que la innovación persista en el campo de la industria de HBM.

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Hugging Face comparte 10 millones de dólares en computación para ayudar a vencer a las grandes empresas de inteligencia artificial

John — Thu, 16 May 2024 13:13:12 +0000

Hugging Face, uno de los nombres más importantes del aprendizaje automático, está comprometiendo 10 millones de dólares en GPU compartidas gratuitas para ayudar a los desarrolladores a crear nuevas tecnologías de inteligencia artificial. El objetivo es ayudar a los pequeños desarrolladores, académicos y nuevas empresas a contrarrestar la centralización de los avances de la IA.

«Tenemos suerte de estar en una posición en la que podemos invertir en la comunidad», dijo el director ejecutivo de Hugging Face, Clem Delangue. El borde. Delangue dijo que la inversión es posible porque Hugging Face es “rentable o casi rentable” y recientemente recaudó 235 millones de dólares en financiaciónvalorando la empresa en 4.500 millones de dólares.

A Delangue le preocupa la capacidad de las nuevas empresas de inteligencia artificial para competir con los gigantes tecnológicos. Los avances más significativos en inteligencia artificial, como GPT-4, los algoritmos detrás de la Búsqueda de Google y el sistema de conducción autónoma total de Tesla, permanecen ocultos dentro de los límites de las principales empresas de tecnología. Estas corporaciones no sólo están incentivadas financieramente para mantener sus modelos patentados, sino que con miles de millones de dólares a su disposición para recursos computacionales, pueden aumentar esas ganancias y competir por delante de sus competidores, haciendo imposible que las nuevas empresas sigan el ritmo.

«Si terminas con unas pocas organizaciones que dominan demasiado, será más difícil luchar contra ellas más adelante».

Hugging Face tiene como objetivo hacer que las tecnologías de inteligencia artificial de última generación sean accesibles para todos, no solo para los gigantes tecnológicos. Hablé con Delangue durante Google I/O, la conferencia insignia del gigante tecnológico, donde los ejecutivos de Google dieron a conocer numerosas funciones de inteligencia artificial para sus productos patentados y incluso una familia de modelos de código abierto -llamó Gema. Para Delangue, el enfoque propietario no es el futuro que imagina.

“Si sigues la ruta del código abierto, llegarás a un mundo en el que la mayoría de las empresas, la mayoría de las organizaciones, la mayoría de las organizaciones sin fines de lucro, los formuladores de políticas y los reguladores también puedan hacer IA. Entonces, una forma mucho más descentralizada sin demasiada concentración de poder, lo que, en mi opinión, es un mundo mejor”, dijo Delangue.

El acceso a la computación plantea un desafío importante en la construcción de grandes modelos de lenguaje, que a menudo favorece a empresas como AbiertoAI y antrópico, que asegura acuerdos con proveedores de nube para importantes recursos informáticos. Hugging Face tiene como objetivo nivelar el campo de juego donando estas GPU compartidas a la comunidad a través de un nuevo programa llamado ZeroGPU.

Las GPU compartidas son accesibles para múltiples usuarios o aplicaciones simultáneamente, lo que elimina la necesidad de que cada usuario o aplicación tenga una GPU dedicada. ZeroGPU estará disponible a través de Hugging Face’s Spaces, una plataforma de alojamiento para publicar aplicaciones, que tiene más de 300.000 demostraciones de IA creadas hasta ahora en CPU o GPU paga, según la compañía.

“Es muy difícil conseguir suficientes GPU de los principales proveedores de la nube”

El acceso a las GPU compartidas está determinado por el uso, por lo que si una parte de la capacidad de la GPU no se utiliza activamente, esa capacidad queda disponible para que otra persona la utilice. Esto los hace rentables, energéticamente eficientes e ideales para su uso en toda la comunidad. ZeroGPU utiliza dispositivos GPU Nvidia A100 para impulsar esta operación, que ofrecen aproximadamente la mitad de la velocidad de cálculo de los populares y más caros H100.

«Es muy difícil conseguir suficientes GPU de los principales proveedores de nube, y la forma de conseguirlas, lo que está creando una gran barrera de entrada, es comprometerse con cantidades muy grandes durante largos períodos de tiempo», dijo Delangue.

Normalmente, una empresa se comprometería con un proveedor de nube como Amazon Web Services durante uno o más años para proteger los recursos de GPU. Este acuerdo pone en desventaja a las pequeñas empresas, los desarrolladores independientes y los académicos que construyen a pequeña escala y no pueden predecir si sus proyectos ganarán terreno. Independientemente del uso, todavía tienen que pagar por las GPU.

«También es una pesadilla de predicción saber cuántas GPU y qué tipo de presupuesto se necesita», dijo Delangue.

Dado que la IA avanza rápidamente a puerta cerrada, el objetivo de Hugging Face es permitir que las personas desarrollen más tecnología de IA al aire libre.

“Si terminas con unas pocas organizaciones que dominan demasiado, será más difícil luchar contra ellas más adelante”, dijo Delangue.

Andrew Reed, ingeniero de aprendizaje automático en Hugging Face, incluso creó una aplicación que visualiza el progreso de los LLM propietarios y de código abierto a lo largo del tiempo según la puntuación del Arena de chatbots LMSYSque muestra la brecha entre los dos cada vez más cerca.

Más de 35.000 variaciones del modelo de inteligencia artificial de código abierto Llama de Meta se han compartido en Hugging Face desde la primera versión de Meta hace un año, que van desde «modelos cuantificados y fusionados hasta modelos especializados en biología y mandarín», según la compañía.

“La IA no debería estar en manos de unos pocos. Con este compromiso con los desarrolladores de código abierto, estamos emocionados de ver lo que todos prepararán a continuación con un espíritu de colaboración y transparencia”, dijo Delangue en un comunicado de prensa.

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Minuto TechCrunch: la próxima era de la computación cuántica podría estar liderada por Microsoft y Quantinuum

John — Tue, 09 Apr 2024 23:44:45 +0000

Hoy en día, el mundo de la tecnología está increíblemente centrado en la IA y sus aplicaciones, pero la inteligencia artificial no es el único lugar donde se están logrando avances. Si realmente quiere profundizar en la maleza, preste atención al progreso que está logrando la computación cuántica, como lo hizo evidente recientemente un anuncio de Microsoft y Quantinuum.

El par de empresas logró lo que TechCrunch describió como un “gran avance en la corrección de errores cuánticos”, que podría hacer que los sistemas de computación cuántica sean mucho más utilizables que antes. La esencia es que codificaron varios qubits físicos en un solo qubit lógico, lo que facilitó la detección y corrección de errores. La tasa de error en la computación cuántica es una cuestión importante para el rendimiento de la tecnología, por lo que la noticia de que las dos empresas lograron «realizar más de 14.000 experimentos sin un solo error» es una noticia bastante importante.

Entonces, si está un poco cansado de las aplicaciones de inteligencia artificial para el consumidor y las nuevas NFT o cualquiera que sea su problema tecnológico personal, sepa que en lo profundo de los laboratorios se están logrando avances reales en tecnología que podrían hacer que lo que tenemos hoy salga del agua. . ¡Y eso, amigos míos, es alentador!

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Microsoft dice que ha descifrado el código de un importante problema de computación cuántica

John — Mon, 08 Apr 2024 16:16:27 +0000

Microsoft dice que ha descubierto cómo mejorar las tasas de error en la computación cuánticaacercando la computación cuántica a un estado comercial.

La empresa trabajó en colaboración con el fabricante de hardware de computación cuántica Quantinuum para mejorar el rendimiento del qubit, la unidad básica de la computación cuántica. Los Qubits funcionan manteniendo dos fases diferentes a la vez (en lugar de solo uno y cero, son ambas), pero no son muy estables, lo que les facilita la pérdida de datos. Los investigadores ahora pueden crear varios «qubits lógicos», o qubits que sean más estables mientras mantienen estos diferentes estados.

Krysta Svore, vicepresidenta de desarrollo cuántico avanzado de Microsoft, dijo El borde en una entrevista que debido a que los qubits son propensos a errores, los investigadores necesitaban encontrar una manera de estabilizarlos.

“Necesitamos computación cuántica confiable, y no sólo en teoría; Necesitamos demostrar que puede funcionar en la práctica”, afirma Svore. «Me gusta pensar que es como poner auriculares con cancelación de ruido en los qubits».

Ella dice que estos qubits más confiables ayudan a la computación cuántica a «graduarse» del nivel uno, el nivel más fundamental con qubits propensos a errores y generalmente denominados ruidosos, al siguiente nivel, donde los científicos pueden ejecutar más cálculos correctamente y ampliar la escala. tecnología para un uso más comercial.

Otros expertos en computación cuántica acogieron con satisfacción el avance de Microsoft y Quantinuum. Henry Yuen, profesor asociado de informática en Columbia y científico informático teórico, dice el borde por correo electrónico esto puede ser sólo el comienzo de más descubrimientos que faciliten la computación cuántica.

«Estamos lejos del destino final, pero las señales son cada vez más frecuentes e indican que pronto se producirán algunos hitos importantes», dice Yuen. «Estoy seguro de que pronto habrá mayores y mejores demostraciones de tolerancia a fallos cuánticos».

Microsoft llevó su sistema de virtualización de qubits, que según Svore «abstrae» grupos de qubits físicos, a la computadora cuántica de Quantiuum para crear qubits lógicos virtuales.

Con él, los usuarios podrían crear qubits con una mayor tolerancia a fallas o tiempo sin encontrar un error. El equipo creó cuatro qubits lógicos fiables a partir de sólo 30 qubits físicos. Anteriormente, el consenso científico era que se necesitaban cientos de qubits físicos para crear un par de qubits lógicos que no fallaran, y que habrían tardado décadas en crearse.

Los equipos realizaron 14.000 cálculos sin perder el estado cuántico y descubrieron que mejoraron la tasa de error en un factor de 800 con respecto a los qubits físicos. Svore dice que el sistema podría detectar y corregir errores sin destruir el qubit lógico y mantener la cadena de cálculos en marcha.

Microsoft ahora está descubriendo cómo llevar esta capacidad a Azure Quantum Elements, su plataforma para que los científicos utilicen IA, computación de alto rendimiento y computación cuántica para ejecutar experimentos científicos.

Yuen dice que si bien cree que el término “virtualización cuántica” puede ser la marca de Microsoft para el código de corrección de errores, sus hallazgos podrían ser escalables para que otras compañías de computación cuántica los prueben por su cuenta.

La computación cuántica siempre ha parecido una innovación del futuro lejano, a pesar de que la idea y la experimentación existen desde hace décadas. Empresas como IBMMicrosoft y Google ha estado intentando para hacer que la computación cuántica sea confiable, segura, rentable y, lo que es más importante, útil durante años.

El director de productos de Quantinuum, Ilyas Khan, y la directora senior de gestión de ofertas, Jenni Strabley. dijo en una publicación de blog que planean seguir mejorando el sistema para crear qubits lógicos más confiables.

“A corto plazo, con una supercomputadora híbrida impulsada por cien qubits lógicos confiables, creemos que las organizaciones podrán comenzar a ver ventajas científicas y podrán acelerar avances valiosos hacia algunos de los problemas más importantes que enfrenta la humanidad. como modelar los materiales utilizados en baterías y pilas de combustible de hidrógeno o acelerar el desarrollo de modelos de lenguaje de IA conscientes del significado”, dijo Quantinuum en su publicación.

Ahora, con el trabajo de Microsoft y Quantiuum, depende de otros ver si pueden replicar lo mismo.

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Microsoft se enfrenta a una investigación por parte de un organismo de control antimonopolio de Sudáfrica por supuestas prácticas «anticompetitivas» en su negocio de computación en la nube.

John — Fri, 05 Apr 2024 20:19:47 +0000

Lo que necesitas saber

Se informa que una agencia con sede en Sudáfrica investigará a Microsoft por sus prácticas de concesión de licencias de computación en la nube.
Según una fuente familiarizada con el tema, el caso es bastante similar al que Microsoft enfrenta actualmente contra el regulador de la UE, que lo obligó a separar Teams de Office 365 a nivel mundial.
Microsoft respondió por correo electrónico abordando el problema e indicó que no tenía conocimiento de un caso presentado en su contra por prácticas comerciales de computación en la nube en Sudáfrica.

Microsoft parece no poder tomar un descanso esta semana. Primero, fue obligado a separar Microsoft Teams de su paquete Office 365 en todo el mundo después de que Slack, propiedad de Salesforce, se quejara ante la Comisión de la UE, citando prácticas anticompetitivas. Y como parece ahora, el gigante tecnológico se ha metido en más problemas relacionados con las leyes antimonopolio.

Según un informe de Reuters, se espera que una agencia antimonopolio sudafricana investigue las prácticas de concesión de licencias de computación en la nube de Microsoft. Una fuente con conocimiento del asunto reveló que el caso de Sudáfrica es similar al caso antimonopolio de la Unión Europea en muchos aspectos.

Curiosamente, mientras hacía una declaración sobre el tema por correo electrónico, Microsoft indicó categóricamente que no tenía conocimiento de ningún caso presentado en su contra por la agencia con sede en Sudáfrica.

Microsoft no es ajeno a las controversias y rivalidades sobre la computación en la nube

(Crédito de la imagen: Microsoft)

Si bien los detalles sobre este tema siguen siendo escasos, Microsoft no es ajeno a las acusaciones de sus rivales en el panorama de la computación en la nube. En 2022, El grupo comercial CISPE se quejó de Microsoft ante el organismo de control de la Unión Europea.indicando que sus términos contractuales recién impuestos y otras «prácticas desleales» estaban impactando negativamente el ecosistema de computación en la nube en Europa.

El grupo comercial compartió los siguientes sentimientos como base para sus quejas:

«Aprovechando su dominio en software de productividad, Microsoft restringe las opciones e infla los costos a medida que los clientes europeos buscan migrar a la nube, distorsionando así la economía digital de Europa».

En otros lugares, Amazon y Microsoft están bajo la lupa de la Autoridad de Competencia y Mercados por limitar la competencia a través de sus servicios de «hiperescala» en el mercado de la computación en la nube, que representan aproximadamente entre el 60% y el 70% del gasto total en la nube por año. informe de ofcom.

Estas prácticas hacen que sea extremadamente difícil para las empresas con sede en el Reino Unido cambiar a otros proveedores de nube o incluso utilizar múltiples servicios de nube. Google se hizo eco de estos sentimientos cuando envió una carta a la Autoridad de Mercados y Competencia del Reino Unido (CMA), solicitándole que tome medidas contra las prácticas comerciales anticompetitivas de Microsoft en la computación en la nube.

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«Lo que hicimos aquí me pone la piel de gallina. Hemos demostrado que la corrección de errores es repetible, funciona y es confiable»: Microsoft y Quantinuum escalan nuevas alturas en la computación cuántica y la corrección de errores

John — Fri, 05 Apr 2024 03:24:52 +0000

Lo que necesitas saber

Microsoft y Quantinuum lograron recientemente un gran avance en la computación cuántica.
Los investigadores realizaron más de 14.000 experimentos sin encontrar un solo error, cortesía del hardware de trampa de iones de Quantinuum y el nuevo sistema de virtualización de qubits de Microsoft.
Quantinuum también atribuye parte del éxito a su hardware, afirmando que es el más adecuado para nuevos experimentos porque tiene un dominio y control firmes sobre los qubits.

Microsoft está a punto de un gran avance en la computación cuántica en colaboración con Quantinuum. En un anuncio reciente, el gigante tecnológico indicó que realizó más de 14.000 experimentos sin encontrar un solo error.

La compañía atribuye esto al hardware de trampa de iones de Quantinuum junto con su nuevo sistema de virtualización de qubits. Desbloqueó esta impresionante hazaña porque el sistema permite al equipo verificar qubits lógicos, presentando así una oportunidad de corregir cualquier error sin afectar el progreso.

Los investigadores detrás del avance difundieron la información cuántica entre grupos de bits cuánticos conectados para formar qubits lógicos. Según el informe, el equipo utilizó 30 qubits para crear cuatro qubits lógicos. Fue a través de este proceso que el equipo pudo ejecutar innumerables experimentos sin encontrar ningún error.

(Crédito de la imagen: futuro)

Según la ingeniera y vicepresidenta de Computación Cuántica de Microsoft, Krysta Svore:

«Lo que hicimos aquí me pone la piel de gallina. Hemos demostrado que la corrección de errores es repetible, funciona y es fiable».

Es cierto que las computadoras convencionales son excelentes en la mayoría de las tareas, pero a menudo no llegan a las súper complejas. Si bien las computadoras cuánticas no son un fenómeno nuevo, la confiabilidad sigue siendo un problema importante, ya que son propensas a cometer errores. Implementar medidas elaboradas para ayudar a identificar y resolver estos problemas sin impactar negativamente el proceso de cálculo es complejo.

Pero con el nuevo sistema de computación cuántica de última generación de Microsoft y Quantinuum, es posible que hayamos superado la era de las ruidosas computadoras cuánticas de escala intermedia (NISQ). Una alternativa plausible sería codificar la corrección de errores en programas mediante una copia de seguridad de la información almacenada. El único desafío es que la información de la computación cuántica no se puede copiar.

Los investigadores consideran que el avance es un gran éxito después de mostrar un 0,125 por ciento de errores. Pero aun así, esto sólo ocurrió cuando se desagruparon los qubits lógicos. Quantinuum dice que su hardware es el más adecuado para nuevos experimentos porque tiene un dominio y control firmes sobre los qubits. Este resultado se suma al hecho de que su computadora cuántica ya presenta las tasas de error más bajas posibles.

Si bien este es un claro paso en la dirección correcta para la computación cuántica, no es necesariamente una situación única para todos. Aún así, varios problemas están plagando el proceso, incluida la decoherencia cuántica, la escalabilidad, etc.

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Es posible que Microsoft finalmente haya hecho útil la computación cuántica

John — Wed, 03 Apr 2024 18:52:15 +0000

El sueño de la computación cuántica siempre ha sido emocionante: ¿Qué pasaría si pudiéramos construir una máquina que funcione a nivel cuántico y que pueda realizar cálculos complejos exponencialmente más rápido que una computadora limitada por la física clásica? Pero a pesar de que IBM, Google y otros anuncian hardware de computación cuántica iterativo, todavía no se utilizan con ningún propósito práctico. Eso podría cambiar con el anuncio de hoy de Microsoft y Quantinuum, quienes dicen que han desarrollado el sistema de computación cuántica más libre de errores hasta el momento.

Mientras que las computadoras y la electrónica clásicas se basan en bits binarios como unidad básica de información (pueden estar encendidas o apagadas), las computadoras cuánticas funcionan con qubits, que pueden existir en una superposición de dos estados al mismo tiempo. El problema con los qubits es que son propensos a errores, que es la razón principal por la que las computadoras cuánticas actuales (conocidas como computadoras cuánticas de escala intermedia ruidosa) [NISQ] computadoras) sólo se utilizan para investigación y experimentación.

La solución de Microsoft fue agrupar qubits físicos en qubits virtuales, lo que le permite aplicar diagnósticos y correcciones de errores sin destruirlos, y ejecutarlos en todo el hardware de Quantinuum. El resultado fue una tasa de error 800 veces mejor que confiar únicamente en qubits físicos. Microsoft afirma que pudo ejecutar más de 14.000 experimentos sin ningún error.

Según Jason Zander, vicepresidente ejecutivo de la división de Tecnologías y Misiones Estratégicas de Microsoft, este logro podría finalmente llevarnos a la computación cuántica de «Nivel 2 Resiliente», que sería lo suficientemente confiable para aplicaciones prácticas.

«La tarea que tenemos entre manos para todo el ecosistema cuántico es aumentar la fidelidad de los qubits y permitir la computación cuántica tolerante a fallas para que podamos usar una máquina cuántica para desbloquear soluciones a problemas que antes eran intratables», escribió Zander en una publicación de blog hoy. «En resumen, necesitamos hacer la transición a qubits lógicos confiables, creados combinando múltiples qubits físicos en otros lógicos para proteger contra el ruido y sostener un cálculo prolongado (es decir, resistente). … Contando con componentes de hardware de alta calidad y avances capacidades de manejo de errores diseñadas para esa máquina, podemos obtener mejores resultados que los que cualquier componente individual podría brindarnos».

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Los investigadores podrán probar la confiable computación cuántica de Microsoft a través de Azure Quantum Elements en los próximos meses, donde estará disponible como vista previa privada. El objetivo es avanzar aún más hacia la supercomputación cuántica de nivel 3, que en teoría podrá abordar cuestiones increíblemente complejas como el cambio climático y la investigación de drogas exóticas. No está claro cuánto tiempo llevará llegar a ese punto, pero por ahora, al menos nos estamos acercando un paso más hacia la computación cuántica práctica.

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Progreso de la computación cuántica: temperaturas más altas, mejor corrección de errores

John — Fri, 29 Mar 2024 01:07:55 +0000

Existe un fuerte consenso en que abordar los problemas más útiles con una computadora cuántica requerirá que la computadora sea capaz de corregir errores. Sin embargo, no hay absolutamente ningún consenso sobre qué tecnología nos permitirá lograrlo. Un gran número de empresas, incluidos actores importantes como Microsoft, Intel, Amazon e IBM, se han comprometido con diferentes tecnologías para llegar allí, mientras que un conjunto de nuevas empresas están explorando una gama aún más amplia de soluciones potenciales.

Probablemente no tengamos una idea más clara de lo que probablemente funcionará hasta dentro de algunos años. Pero habrá muchos trabajos interesantes de investigación y desarrollo de aquí a entonces, algunos de los cuales, en última instancia, pueden representar hitos clave en el desarrollo de la computación cuántica. Para darle una idea de ese trabajo, veremos tres artículos que se publicaron en las últimas semanas, cada uno de los cuales aborda un aspecto diferente de la tecnología de computación cuántica.

Cosas calientes

La corrección de errores requerirá conectar múltiples qubits de hardware para que actúen como una sola unidad denominada qubit lógico. Esto distribuye un solo bit de información cuántica a través de múltiples qubits de hardware, lo que lo hace más robusto. Se utilizan qubits adicionales para monitorear el comportamiento de quienes contienen los datos y realizar las correcciones necesarias. Algunos esquemas de corrección de errores requieren más de cien qubits de hardware para cada qubit lógico, lo que significa que necesitaríamos decenas de miles de qubits de hardware antes de poder hacer algo práctico.

Varias empresas han analizado ese problema y han decidido que ya sabemos cómo crear hardware a esa escala: basta con mirar cualquier chip de silicio. Entonces, si pudiéramos grabar qubits útiles mediante los mismos procesos que utilizamos para fabricar los procesadores actuales, entonces el escalado no sería un problema. Normalmente, esto ha significado fabricar puntos cuánticos en la superficie de chips de silicio y usarlos para almacenar electrones individuales que puedan contener un qubit en su espín. El resto del chip contiene circuitos más tradicionales que realizan el inicio, control y lectura del qubit.

Esto crea un problema notable. Como muchas otras tecnologías de qubits, los puntos cuánticos deben mantenerse por debajo de 1 Kelvin para evitar que el entorno interfiera con el qubit. Y, como sabe cualquiera que haya tenido una computadora portátil basada en x86, todos los demás circuitos del silicio generan calor. Por lo tanto, existe la posibilidad muy real de que tratar de controlar los qubits aumente la temperatura hasta el punto de que los qubits no puedan mantener su estado.

Puede que ese no sea el problema que pensábamos, según un trabajo publicado el miércoles en Nature. Un gran equipo internacional que incluye a personas de la startup Diraq ha demostrado que un procesador de puntos cuánticos de silicio puede funcionar bien a una temperatura relativamente cálida de 1 Kelvin, en comparación con los miliKelvin habituales a los que normalmente funcionan estos procesadores.

El trabajo se realizó en un prototipo de dos qubits fabricado con materiales elegidos específicamente para mejorar la tolerancia al ruido; El procedimiento experimental también se optimizó para limitar los errores. Luego, el equipo realizó operaciones normales comenzando a 0,1 K y aumentó gradualmente las temperaturas hasta 1,5 K, comprobando el rendimiento mientras lo hacía. Descubrieron que una de las principales fuentes de errores, la preparación y medición del estado (SPAM), no cambiaba drásticamente en este rango de temperatura: «El SPAM alrededor de 1 K es comparable al de temperaturas mikelvin y sigue siendo viable al menos hasta 1,4 K».

Las tasas de error que vieron dependieron del estado en el que se estaban preparando. Un estado en particular (ambos spin-up) tuvo una fidelidad de más del 99 por ciento, mientras que el resto estaban menos restringidos, en algún lugar por encima del 95 por ciento. Los estados tenían una vida útil de más de un milisegundo, lo que se considera de larga duración en el mundo cuántico.

Todo lo cual es bastante bueno y sugiere que los chips pueden tolerar temperaturas de funcionamiento razonables, lo que significa que los circuitos de control en el chip se pueden utilizar sin causar problemas. Las tasas de error de los qubits de hardware todavía están muy por encima de las que serían necesarias para que funcione la corrección de errores. Sin embargo, los investigadores sugieren que han identificado procesos de error que potencialmente pueden compensarse. Esperan que la capacidad de realizar fabricación a escala industrial conduzca en última instancia a un hardware que funcione.

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Samsung Electronics establece el «Laboratorio de Computación AGI» y avanza hacia el futuro de la IA

John — Fri, 22 Mar 2024 06:45:13 +0000

Samsung Electronics está listo para dar los primeros pasos hacia la era de AGI (Inteligencia General Artificial) cuando la empresa establezca una unidad dedicada a I+D.

La nueva empresa AGI de Samsung podría ser la próxima área de enfoque para la empresa, ya que planean realizar trabajos de investigación y desarrollo a gran escala

En 2023, vimos que la tendencia de la IA generativa tomó un tremendo impulso, principalmente debido a cómo la tecnología ofrecía «visualizar» conceptos con solo un mensaje. Sin embargo, a medida que avanzamos hacia el futuro, parece que AGI será la próxima gran novedad. Permite que los modelos de IA comprendan e interpreten el conocimiento y lo ejerzan según los deseos del usuario. Empresas como Meta ya han declarado sus intenciones de establecer un lugar dominante en la carrera AGI, y parece que Samsung no se quedará atrás, ya que el gigante coreano forma un AGI Computing Lab, dirigido por el Dr. Woo Dong-hyuk, ex desarrollador Google Tensor.

Samsung ha planeado crear una línea de semiconductores AGI «dedicada» para cumplir con los requisitos de la industria, especialmente para los LLM que giran en torno a la tecnología. El gigante coreano planea un extenso plan de I+D en chips AGI, afirmando que lanzarán nuevas versiones continuamente, dependiendo de cómo estén involucrados los mercados. Esto es lo que dijo el presidente de la División de Soluciones de Dispositivos de Samsung Electronics, Kyung Kye-Hyun:

Me complace anunciar el establecimiento de los laboratorios de computación AGI de Samsung Semiconductor tanto en Estados Unidos como en Corea”. AGI se refiere a inteligencia artificial con capacidades iguales o superiores a las de los humanos. Crearemos un tipo de semiconductor completamente nuevo diseñado específicamente para cumplir con los sorprendentes requisitos de procesamiento del futuro AGI.

vía Business Korea

AGI es la próxima «fiebre del oro» en los mercados de IA, y Samsung se ha posicionado temprano para capitalizarla. La importancia de AGI ha comenzado a aumentar en los mercados desde hace poco, el CEO de SoftBank, Masayoshi Son, ha resaltado la importancia de este dominio en particular varias veces, y también tiene ambiciones de invertir la friolera de $100 mil millones solo para el desarrollo de AGI. De hecho, el futuro depara mucho para la industria y estamos ansiosos por ver cómo

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AI2 Incubator obtiene 200 millones de dólares en computación para alimentar a nuevas empresas de IA necesitadas

John — Sat, 09 Mar 2024 03:37:04 +0000

AI2 Incubator, escindida del Instituto Allen para la IA en 2022, ha conseguido una ganancia inesperada de 200 millones de dólares en informática que las nuevas empresas que pasan por su programa pueden aprovechar para acelerar el desarrollo inicial.

«Nuestra comunidad de cientos de profesionales de la IA está desesperada por la informática», afirmó el director general Jacob Colker. «Muchas de estas nuevas empresas se ven obstaculizadas en su capacidad para sumar puntos en el marcador y mostrar tracción temprana, porque no tienen los recursos para entrenar modelos más allá de las opciones genéricas de API que existen».

Cualquier empresa de la cartera o programa de AI2 Incubator puede recibir hasta 1 millón de dólares en computación dedicada estilo IA en centros de datos propiedad de un socio oculto que Colker no nombraría. (Pero la lista de empresas con 200 millones de dólares de capacidad de sobra es bastante corta).

Por cierto, ese socio no recibe ningún trato especial ni acceso a las empresas, excepto el fundamental de ser probablemente el primer proveedor importante de computación que utiliza una startup.

«Existe una gran cantidad de buena voluntad para que estos empresarios obtengan ingresos más rápidamente», explicó Colker.

Un millón de dólares en computación dedicada es de gran ayuda para las nuevas empresas en etapa inicial, que es donde se enfoca AI2 (hemos cubierto WellSaid Labs, Xnor.ai y otros de su programa).

Colker sugirió que cubriría la mayoría de las necesidades informáticas incluso para las empresas que desarrollan nuevos modelos básicos.

“Diferentes empresas tienen diferentes necesidades, pero no se trata sólo de créditos en la nube: tenemos máquinas dedicadas y silicio personalizado. Esta es la mayor asignación de computadoras disponible para las nuevas empresas en la actualidad que sepamos”.

La Incubadora AI2 ha estado en funcionamiento desde 2017, pero no se independizó hasta 2022, disfrutando de una relación amistosa pero de una existencia formalmente distinta, aparte del instituto de investigación de Seattle. Han ayudado a construir más de 30 nuevas empresas y el año pasado recaudaron un fondo de 30 millones de dólares para continuar el trabajo.

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