La computadora de mano ROG Ally de ASUS cuenta con la tecnología Fluid Motion Frames (AFMF) de AMD, lo que permite un rendimiento superior con las APU Ryzen Z1.

La computadora de mano ROG Ally de ASUS combinada con la tecnología Fluid Motion Frames de AMD es de hecho un FPS de juego mejorado y visual

Dado que los dispositivos portátiles no cuentan con controladores nativos como los de las computadoras de escritorio de AMD y NVIDIA, la plataforma ve un soporte retrasado para nuevas funciones como AMD Fluid Motion Frames. Sin embargo, parece que ASUS ha decidido mejorar la experiencia en la computadora de mano ROG Ally, que ahora recibió Fluid Motion Frames a través de una nueva actualización del controlador, brindando a los jugadores de computadoras de mano una opción muy simple para habilitar la tecnología en lugar de métodos complicados.

Estamos emocionados de anunciar que @AMD Fluid Motion Frames estará disponible en el #ROGAly!

El controlador iGPU y la actualización ACSE que se publicarán hoy contienen todo lo que necesita para utilizar esta nueva función.

Lea el registro de cambios completo aquí
https://t.co/UkpqhVBGpx pic.twitter.com/tH7GYg0WtE

-ROG Global (@ASUS_ROG) 24 de abril de 2024

La inclusión de AFMF de AMD se realizará a través de la actualización del controlador iGPU y ACSE de ASUS, que incluye varios otros cambios, como se enumeran a continuación:

¡Nos complace anunciar que AMD Fluid Motion Frames (AFMF) estará disponible en ROG Ally! El controlador iGPU y la actualización ACSE de mañana (25 de abril) contienen todo lo que necesita para utilizar esta nueva función. Simplemente abra el software AMD y diríjase a Juegos> Gráficos para activar AMD Fluid Motion Frames. AFMF aún no está disponible en el Centro de Comando, pero estamos trabajando para integrarlo aún más.

ACSE 1.4.13

• Se mejoró la velocidad de visualización de la biblioteca de juegos.
• Se agregó información a la superposición del Monitor en tiempo real cuando se usa AFMF
• Se resolvió un problema esporádico por el cual las actualizaciones del controlador de la tarjeta gráfica AMD en el Centro de actualización podían experimentar tiempos de espera.
• Funcionalidad de mapa de teclas ampliada para admitir la asignación de teclas como teclas de activación (requiere MCU v317 o posterior). Por ejemplo, el botón M1 se puede asignar como disparador izquierdo.

MCU 317

• Funcionalidad de mapa de teclas ampliada para admitir la asignación de teclas como teclas de activación (requiere ACSE 1.4.13 o posterior). Por ejemplo, el botón M1 se puede asignar como disparador izquierdo.

Controlador iGPU V31.0.24027.1012

• Corrección de errores: se corrigieron ciertas texturas que podían volverse invisibles mientras se jugaba Final Fantasy X HD Remaster.
• Agrega soporte para AMD Fluid Motion Frames (AFMF). (Referencia de AMD: Marcos de movimiento fluido AMD)

Controlador Asus Hotplug 3.0.0

• Estabilidad mejorada del controlador Asus Hotplug.

Para un resumen rápido de lo que son capaces de hacer los Fluid Motion Frames (AFMF) de AMD, la tecnología exprime tantos «cuadros por segundo» como sea posible implementando la interpolación de cuadros o la generación de cuadros en el lado del conductor.

AMD Fluid Motion Frames te permite disfrutar de FPS mejorados en varios juegos basados ​​en las API DX12 y DX11. AFMF es un placer para las computadoras de mano porque se sabe que la función brinda una enorme mejora del 97% en el rendimiento promedio, según AMD. Para ASUS ROG Ally, que es un dispositivo relativamente compacto en comparación con las computadoras de escritorio o portátiles, AFMF sin duda llevará los juegos a un nivel completamente nuevo.

ROG Ally de ASUS es la primera computadora de mano que recibe soporte para Fluid Motion Frames, y esperamos que otros dispositivos también lo sean.

A algunos defensores de la neutralidad de la red les preocupa que las normas de la Comisión Federal de Comunicaciones, que próximamente serán aprobadas, permitan vías rápidas dañinas porque el plan no prohíbe explícitamente la discriminación «positiva».

Las reglas propuestas por la presidenta de la FCC, Jessica Rosenworcel, para los proveedores de servicios de Internet prohibirían el bloqueo, la limitación y la priorización paga. Las reglas reflejan las impuestas por la FCC durante la era Obama y derogadas durante la presidencia de Trump. Pero algunos defensores critican la decisión de permitir que los proveedores de servicios de Internet aceleren ciertos tipos de aplicaciones, siempre y cuando los proveedores de aplicaciones no tengan que pagar por un trato especial.

La profesora de derecho de Stanford Barbara van Schewick, quien constantemente ha abogado por reglas de neutralidad de la red más estrictas, escribió en una publicación de blog el jueves que «se avecinan carriles rápidos dañinos para 5G».

«T-Mobile, AT&T y Verizon están probando formas de crear estas vías rápidas 5G para aplicaciones como videoconferencias, juegos y vídeos donde el ISP elige y controla lo que se potencia», escribió van Schewick. «Utilizan una característica técnica en 5G llamada división de red, donde parte de su espectro de radio se utiliza como un carril especial para la aplicación o aplicaciones elegidas, separada del tráfico habitual de Internet. El borrador de orden de la FCC abre la puerta a estos carriles rápidos. siempre y cuando no se le cobre al proveedor de la aplicación».

En una presentación ante la FCC ayer, AT&T dijo que los operadores utilizarán la división de red «para satisfacer mejor las necesidades de aplicaciones comerciales particulares y las preferencias de los consumidores de lo que podrían hacerlo a través de una red de mejores esfuerzos que generalmente trata todo el tráfico de la misma manera».

Los operadores podrían cobrar más por juegos más rápidos

Van Schewick advierte que los operadores podrían cobrar más a los consumidores por planes que aceleren tipos específicos de contenido. Por ejemplo, un operador de telefonía móvil podría ofrecer un plan básico junto con niveles más caros que impulsen ciertos juegos en línea o un nivel que impulse servicios como YouTube y TikTok.

Ericsson, un proveedor de telecomunicaciones que vende equipos a operadores como AT&T, Verizon y T-Mobile, ha impulsado exactamente este tipo de servicio. En un informe sobre cómo se puede utilizar comercialmente el corte de red, Ericsson dijo que «muchos jugadores están dispuestos a pagar por experiencias de juego mejoradas» y «pagarían hasta 10,99 dólares más por una experiencia de juego garantizada además de su suscripción mensual a 5G».

Antes de que se publicara el borrador de la orden de neutralidad de la red, van Schewick instó a la FCC a «aclarar que su regla propuesta de no limitación prohíbe a los ISP acelerar y ralentizar aplicaciones y clases de aplicaciones».

En una presentación diferente el mes pasado, varios grupos de defensa argumentaron de manera similar que la «regla de no estrangulamiento debe prohibir la aceleración selectiva, además de la desaceleración». Esa presentación fue presentada por la Unión Estadounidense de Libertades Civiles, la Fundación Frontera Electrónica, el Instituto de Tecnología Abierta de New America, Conocimiento Público, Lucha por el Futuro y el Ministerio de Justicia de Medios de la Iglesia Unida de Cristo.

La solicitud de prohibición del exceso de velocidad selectivo fue denegada en el párrafo 492 del proyecto de reglas de Rosenworcel, cuya votación está prevista para el 25 de abril. El borrador de la orden sostiene que la definición de «estrangulamiento» de la FCC es lo suficientemente amplia como para que no sea necesaria una prohibición explícita de lo que la agencia llamó discriminación positiva:

Con la regla de no limitación, prohibimos conductas que no sean un bloqueo total, pero que inhiban la entrega de contenidos, aplicaciones o servicios específicos, o clases particulares de contenidos, aplicaciones o servicios. Asimismo, prohibimos conductas que perjudiquen o degraden el tráfico legal hacia un dispositivo o clase de dispositivos no dañinos. Interpretamos que esta prohibición incluye, por ejemplo, cualquier conducta por parte de un BIAS [Broadband Internet Access Service] proveedor que deteriore, degrade, ralentice o inutilice de manera efectiva determinados contenidos, servicios, aplicaciones o dispositivos, que no sea una gestión razonable de la red. Nuestra interpretación de «limitación» abarca una amplia variedad de conductas que podrían perjudicar o degradar la capacidad de un usuario final para acceder al contenido de su elección; por lo tanto, rechazamos la solicitud de los comentaristas de modificar la regla para incluir explícitamente la discriminación de contenido positiva y negativa.

• Hay dos opciones de viaje rápido en Dragon’s Dogma 2.
• La opción económica es la carreta de bueyes.
• Alternativamente, también puedes utilizar piedras de viaje y cristales de destino.

En Dragon’s Dogma 2 tendrás que recorrer distancias muy largas de vez en cuando, pero no necesariamente tendrás que hacerlo a pie. Hay dos opciones de viaje rápido en el juego.

Viajes rápidos y económicos con carritos.

La opción económica está ligada a las ciudades. Busque un símbolo de buey cerca de usted en su mapa y camine hasta allí. Encontrarás una campana con un carro de bueyes al lado. Si no está ahí, puedes usar la campana para saltarte el tiempo hasta que aparezca el carrito.

Una vez que aparezca la carreta, debes 200 de oro pagar el viaje. Cuando te sientas en el cojín rojo del carro, comienza el viaje. Puedes tomar una siesta durante el juego para pasar el tiempo.

Sin embargo, la siesta puede verse interrumpida si la carreta es atacada. En este caso, sólo tendrás que derrotar a los oponentes para poder seguir conduciendo.

Viaje rápido y caro con cristales objetivo.

Viajar usando cristales de destino es más caro. Son similares a las carretas de bueyes de las ciudades y pueblos. Con estos podrás viajar de un cristal a otro.

Durante el transcurso de la misión principal también recibirás cristales objetivo que podrás colocar libremente. Luego podrá distribuirlos en todo el mundo como desee. Pero como hay muy pocos en el juego, debes usarlos con cuidado.

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¿Qué tan bien se conocen?

¿Cómo se llama la dama de Final Fantasy que se muestra en la imagen?

ⵙⵔTifa Lockhart ⵙⵔamy sol ⵙⵔtina corazón de león ⵙⵔLira Flockhart

Para poder utilizar los cristales objetivo que has encontrado o colocado, necesitas piedras de viaje. Puedes encontrarlos, pero también comprarlos. Puedes obtener una piedra así de Philbert en Vernworth, entre otros, pero cuesta 10.000 de oro.

Si tienes una piedra así, abre tu inventario y úsala para tirarla al aire. Luego se abrirá una lista de los cristales objetivo que ha encontrado o configurado. Una vez que hayas usado una piedra de viaje, se agota.

No está claro si algo cambiará en el sistema de viajes. Después de todo, ya está planeado un DLC para Dragon’s Dogma 2, que ofrece potencial de cambio.

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John Cena está dando su opinión sobre la larga disputa entre Rápido y Furioso coprotagonistas, Dwayne Johnson y Vin Diesel.

La estrella de la WWE hizo una aparición en el programa de Dax Shepard. Experto en sillones podcast, donde habló sobre el drama detrás de escena.

“Ciertamente hay rumores al respecto. No puedo negar eso. Tienes dos personas muy alfa y motivadas”, respondió Cena. “Obtienes dos. Solo puede haber uno.»

Cena se unió a la franquicia cinematográfica en 2021 F9: La saga rápida como Jakob Toretto, el hermano separado de Dom (Diesel).

«Hombre, debes recordar que me dejaron en un vestuario donde [we have] veteranos generacionales”, dijo Cena. “’¿Qué hizo tu papá?’ ‘Luchar.’ ‘¿Qué hizo tu abuelo?’ ‘Luchar.’ He estado en ese ambiente; conocer la habitación y simplemente adaptarme a lo que está sucediendo”.

Cena continuó: “Me están invitando a la casa de alguien, a la familia de alguien. E independientemente de cómo se vean físicamente en comparación con otro ser humano, esta es una IP que ha tenido nueve entregas y es una película de acción, eso es aire enrarecido. Como mínimo, tiene que haber respeto por eso”.

La disputa entre Johnson y Diesel se hizo pública en agosto de 2016 cuando la ex estrella de la WWE criticó a sus compañeros de reparto. Johnson se unió a la franquicia en 2011. Cinco rápidosrealizando tres películas antes de aterrizar y protagonizar la de 2019 Hobbs y Shaw spin-off junto a Jason Statham.

Diesel expresó que quería que Johnson regresara a la franquicia principal en X rápido pero dijo que no regresaría. Sin embargo, la disputa entre los dos parecía haber sido aplastada cuando Johnson regresó para una escena de mitad de créditos en la última película, dejando la puerta abierta para regresar en la undécima película.

Qualcomm ha compartido aún más cifras de rendimiento de sus próximas CPU para PC Snapdragon X Elite, que ahora demuestran ser más de un 50% más rápidas que los chips Core Ultra más rápidos de Intel en las pruebas comparativas de Geekbench 6.

Las CPU Snapdragon X Elite de Qualcomm ahora se comparan con los chips Core Ultra de Intel, más de un 50% más rápidas y mucho más eficientes según las afirmaciones oficiales

Qualcomm compartió los últimos números con PCWorld, quien logró obtener números de las próximas CPU Snapdragon X Elite, impulsadas por la arquitectura central Oryon, frente a las muy recientes CPU Core Ultra «Meteor Lake» de Intel. Anteriormente, Qualcomm compartió números oficiales que comparaban los chips X Elite con los chips Raptor Lake de Intel, Phoenix de AMD y M2 de Apple, pero ahora compara sus próximos chips con los últimos de sus competidores.

Las pruebas de referencia incluyen el chip Qualcomm Snapdragon X Elite de 12 núcleos superior contra un ASUS Zenbook 14 OLED que cuenta con la CPU Intel Core Ultra 7 155H y la computadora portátil ASUS ROG Zephyrus M16 que cuenta con la CPU Intel Core Ultra 9 185H. Para la evaluación comparativa, Qualcomm utilizó el popular conjunto de pruebas Geekbench 6.2 y los resultados son impresionantes. Qualcomm también había mostrado anteriormente un sólido rendimiento de IA frente a los chips Intel Core Ultra, pero ahora están comparando las ganancias de subprocesos únicos y múltiples con respecto a esas partes.

En primer lugar está la comparación de un solo núcleo en la que la CPU Snapdragon X Elite ofrece un rendimiento hasta un 51 % más rápido a plena potencia (~15 W frente a 30 W) y un 65 % menos de potencia con el mismo rendimiento en comparación con el Core Ultra 9 185H. La ventaja es de hasta un 54 % a máxima potencia (~12 W frente a 20 W) y el mismo rendimiento un 65 % menor con el mismo rendimiento del Core Ultra 7 155H.

Los puntos de referencia de subprocesos múltiples muestran una sólida ventaja del 41 % sobre el Core Ultra 9 185H (40 W frente a 80 W) y un 52 % sobre el Core Ultra 7 155H (40 W frente a 60 W) con potencia ISO y entre un 58 y un 60 % menos de potencia al igualar el rendimiento. de sus competidores. El lado de la GPU muestra una historia similar, con la iGPU que ofrece un rendimiento un 36% mejor en ISO (30W frente a 45W) y un 50% menos de potencia al igualar a su competidor.

• Snapdragon X Elite frente a Core Ultra 9 185H (ST): +51 % (~15 W frente a 30 W) / 65 % menos de potencia (mismo rendimiento)
• Snapdragon X Elite frente a Core Ultra 7 155H (ST): +54 % (~12 W frente a 20 W) / 65 % menos de potencia (mismo rendimiento)
• Snapdragon X Elite frente a Core Ultra 9 185H (MT): +41 % (~40 W frente a 80 W) / 58 % menos consumo de energía (mismo rendimiento)
• Snapdragon X Elite frente a Core Ultra 7 155H (MT): +52 % (~40 W frente a 60 W) / 60 % menos de potencia (mismo rendimiento)

Ahora, el lado de la GPU se probó utilizando el punto de referencia 3DMark Wildlife Extreme en Windows 11 y aquí puede ver el AMD Ryzen 9 7940HS detrás del Intel Core Ultra 7 155H, que no es el caso exacto como hemos notado en nuestras pruebas. La arquitectura RDNA 3 iGPU está muy bien optimizada para juegos y está codo a codo con la oferta Core Ultra iGPU más rápida con 8 Xe-Cores, por lo que, si bien la CPU Snapdragon X Elite puede funcionar mejor en pruebas sintéticas, no necesariamente tiene que ser cierto para los juegos.

• Snapdragon X Elite frente a Core Ultra 7 155H (GPU): +36 % (~30 W frente a 45 W) / 50 % menos de potencia (mismo rendimiento)

Qualcomm ha declarado que las CPU Snapdragon X Elite admitirán juegos como cualquier otro dispositivo Windows y están trabajando para garantizar una experiencia de juego fluida. Recientemente vimos una demostración de las CPU X Elite ejecutando Baldur’s Gate 3 a alrededor de 30 FPS (1080p), que coincide con el rendimiento del Ryzen 9 7940HS, aunque no conocemos el panorama completo con respecto a las configuraciones en las que se probó el juego.

Los primeros chips ya están apareciendo en sistemas OEM, como la entrada el mes pasado de un sistema basado en Lenovo que ahora ha sido evaluado, y cubrimos los primeros puntos de referencia aquí. También cubrimos puntos de referencia de los mismos chips en Geekbench 6 que muestran cifras competitivas, pero no las ganancias de más del 50% que Qualcomm informa aquí. Entonces, lo que sugeriríamos por ahora es que, si bien los números parecen excelentes desde un punto de vista oficial, todavía hay una buena razón para esperar revisiones de terceros e independientes de las primeras PC Snapdragon X Elite que se espera que lleguen en la segunda mitad de este año. año.

Plataformas de PC con IA 2024

Fuente de noticias: PCWorld

Las películas de la serie “Rápidos y Furiosos” giran principalmente en torno a coches veloces, criminales peligrosos y conspiraciones mortales. Las complicadas relaciones entre los personajes también están en primer plano. En cada película, un villano carismático hace que la historia sea un éxito porque obstaculiza el éxito de los personajes favoritos.

El villano de las tres últimas películas hace la vida especialmente difícil a los personajes de Fast. La serie debería terminar con él como el supervillano. Te mostraremos todo ¡Villanos de las últimas diez partes!

AMD planea actualizar sus CPU Ryzen 5000XT basándose en la enorme popularidad de la plataforma AM4 con chips Zen 3 más rápidos.

AMD no busca abandonar su plataforma AM4 todavía, ya que las CPU Ryzen 5000XT están en proceso con núcleos Zen 3 más rápidos

La serie XT de AMD generalmente se ve como una actualización generacional y podría verse como una «salida final» de la compañía para una plataforma en particular. La última vez que vimos SKU «XT» fue en la serie Ryzen 3000, lanzada en 2019, para competir con los procesadores Comet Lake de Intel, que en ese momento estaban devorando la cuota de mercado de AMD. Las CPU se presentaron junto con la reciente presentación de AMD realizada durante la cumbre AI PC en Beijing, China.

Desafortunadamente, AMD no reveló ningún detalle sobre los nuevos procesadores XT, ni los reveló «formalmente», por lo que las especificaciones aún no se han confirmado, pero a juzgar por lo que hemos visto en el pasado, la serie XT generalmente viene con un aumento en las velocidades de reloj en comparación con sus contrapartes que no son XT Ryzen, y no se han hecho muchos retoques con las configuraciones centrales, por lo que se les llama una mera actualización. También podríamos esperar lo mismo con las CPU de la serie 5000XT, colocándolas en una posición competitiva en los mercados del segmento de gama media.

La última vez, las CPU Ryzen 3000XT de AMD vinieron con un aumento de reloj de 100 MHz con respecto a los chips que no son XT, por lo que eso es lo que uno debería esperar de la próxima familia. Tenga en cuenta que los rumores sobre una actualización de Ryzen 5000XT se remontan a 2021, pero aún tenemos que verlos formalizarse. Sin embargo, eso podría estar cambiando pronto.

AMD ha etiquetado la diapositiva de presentación como «Atacando todos los precios», lo que parece justificado considerando la gama de SKU que han revelado debajo. Además, también hemos detectado la existencia de las nuevas APU AMD Ryzen 8000, que son el Ryzen 7 8700F y el Ryzen 5 8400F, que muy probablemente tendrán sus iGPU desactivadas y una disponibilidad limitada, pero eso aún está por verse.

El punto interesante aquí son los planes que AMD ha hecho para capitalizar el segmento de presupuesto medio, y con el lanzamiento de los SKU Ryzen 5000XT, podríamos ver una tracción de ventas decente. El socket AM4 parece seguir vivo y sigue siendo una opción sólida y viable para Bricolaje y constructores económicos/convencionales siete años desde su lanzamiento por primera vez.

Línea de CPU AMD Ryzen 5000 Serie y Ryzen 4000 (2023)

Fuente de noticias: @9550pro

En menos de dos años, los chips H100 de NVIDIA, que utilizan casi todas las empresas de inteligencia artificial del mundo para entrenar grandes modelos de lenguaje que impulsan servicios como ChatGPT, la convirtieron en una de las empresas más valiosas del mundo. El lunes, NVIDIA anunció una plataforma de próxima generación llamada Blackwell, cuyos chips son entre siete y 30 veces más rápidos que el H100 y utilizan 25 veces menos energía.

“Las GPU Blackwell son el motor que impulsará esta nueva Revolución Industrial”, dijo el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, en el evento anual GTC de la compañía en San José, al que asistieron miles de desarrolladores y que algunos compararon con un concierto de Taylor Swift. “La IA generativa es la tecnología que define nuestro tiempo. Trabajando con las empresas más dinámicas del mundo, haremos realidad la promesa de la IA para todas las industrias”, añadió Huang en un comunicado de prensa.

Los chips Blackwell de NVIDIA llevan el nombre de David Harold Blackwell, un matemático especializado en teoría de juegos y estadística. NVIDIA afirma que Blackwell es el chip más potente del mundo. Ofrece una importante mejora de rendimiento para las empresas de inteligencia artificial con velocidades de 20 petaflops en comparación con los solo 4 petaflops que proporcionaba el H100. Gran parte de esta velocidad es posible gracias a los 208 mil millones de transistores de los chips Blackwell, en comparación con los 80 mil millones del H100. Para lograr esto, NVIDIA conectó dos chips grandes que pueden comunicarse entre sí a velocidades de hasta 10 terabytes por segundo.

En una señal de cuán dependiente es nuestra revolución moderna de la IA de los chips de NVIDIA, el comunicado de prensa de la compañía incluye testimonios de ocho directores ejecutivos que en conjunto lideran empresas por valor de billones de dólares. Entre ellos se incluyen el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, el director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, el director ejecutivo de Alphabet, Sundar Pichai, el director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, el director ejecutivo de Google DeepMind, Demis Hassabis, el presidente de Oracle, Larry Ellison, el director ejecutivo de Dell, Michael Dell, el director ejecutivo de Amazon, Andy Jassy, ​​y el director ejecutivo de Tesla, Elon Musk.

«Actualmente no hay nada mejor que el hardware de NVIDIA para la IA», afirma Musk en el comunicado. «Blackwell ofrece enormes avances en el rendimiento y acelerará nuestra capacidad de ofrecer modelos de vanguardia. Estamos entusiasmados de seguir trabajando con NVIDIA para mejorar la computación de IA», afirma Altman.

NVIDIA no reveló cuánto costarían los chips Blackwell. Sus chips H100 cuestan actualmente entre 25.000 y 40.000 dólares por chip, según CNBCy sistemas completos impulsados ​​por estos chips pueden costar hasta 200.000 dólares.

A pesar de sus costes, los chips de NVIDIA tienen una gran demanda. El año pasado, los tiempos de espera de entrega llegaron a los 11 meses. Y tener acceso a los chips de IA de NVIDIA se considera cada vez más un símbolo de estatus para las empresas de tecnología que buscan atraer talentos en IA. A principios de este año, Zuckerberg promocionó los esfuerzos de la compañía para construir «una enorme cantidad de infraestructura» para impulsar los esfuerzos de IA de Meta. «A finales de este año», escribió Zuckerberg, «tendremos ~350.000 Nvidia H100 y, en general, ~600.000 equivalentes de computación H100 H100 si se incluyen otras GPU».

Los científicos informáticos han descubierto una nueva forma de multiplicar matrices grandes más rápido que nunca eliminando una ineficiencia previamente desconocida, informa Quanta Magazine. Esto podría eventualmente acelerar los modelos de IA como ChatGPT, que dependen en gran medida de la multiplicación de matrices para funcionar. Los hallazgos, presentados en dos artículos recientes, han llevado a lo que se considera la mayor mejora en la eficiencia de la multiplicación de matrices en más de una década.

La multiplicación de dos matrices de números rectangulares, conocida como multiplicación de matrices, desempeña un papel crucial en los modelos de IA actuales, incluido el reconocimiento de voz e imágenes, los chatbots de los principales proveedores, los generadores de imágenes de IA y los modelos de síntesis de vídeo como Sora. Más allá de la IA, las matemáticas matriciales son tan importantes para la informática moderna (piense en el procesamiento de imágenes y la compresión de datos) que incluso un ligero aumento en la eficiencia podría generar ahorros computacionales y de energía.

Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) destacan en el manejo de tareas de multiplicación de matrices debido a su capacidad para procesar muchos cálculos a la vez. Dividen grandes problemas matriciales en segmentos más pequeños y los resuelven simultáneamente mediante un algoritmo.

Perfeccionar ese algoritmo ha sido la clave para lograr avances en la eficiencia de la multiplicación de matrices durante el último siglo, incluso antes de que las computadoras entraran en escena. En octubre de 2022, cubrimos una nueva técnica descubierta por un modelo de IA de Google DeepMind llamado AlphaTensor, centrándonos en mejoras algorítmicas prácticas para tamaños de matrices específicos, como las matrices 4×4.

Por el contrario, la nueva investigación, realizada por Ran Duan y Renfei Zhou de la Universidad Tsinghua, Hongxun Wu de la Universidad de California, Berkeley, y por Virginia Vassilevska Williams, Yinzhan Xu y Zixuan Xu del Instituto Tecnológico de Massachusetts (en una segunda paper), busca mejoras teóricas al apuntar a reducir el exponente de complejidad, ω, para una amplia ganancia de eficiencia en todos los tamaños de matrices. En lugar de encontrar soluciones prácticas e inmediatas como AlphaTensor, la nueva técnica aborda mejoras fundamentales que podrían transformar la eficiencia de la multiplicación de matrices a una escala más general.

Acercándose al valor ideal

El método tradicional para multiplicar dos matrices n por n requiere n³ multiplicaciones separadas. Sin embargo, la nueva técnica, que mejora el «método láser» introducido por Volker Strassen en 1986, ha reducido el límite superior del exponente (denotado como el antes mencionado ω), acercándolo al valor ideal de 2, que representa el número mínimo teórico de operaciones necesarias.

La forma tradicional de multiplicar dos cuadrículas llenas de números podría requerir hacer los cálculos hasta 27 veces para una cuadrícula de 3×3. Pero con estos avances, el proceso se acelera al reducir significativamente los pasos de multiplicación necesarios. El esfuerzo minimiza las operaciones a poco más del doble del tamaño de un lado de la cuadrícula al cuadrado, ajustado por un factor de 2,371552. Esto es muy importante porque casi logra la eficiencia óptima de duplicar las dimensiones del cuadrado, que es lo más rápido que podríamos esperar hacerlo.

He aquí un breve resumen de los acontecimientos. En 2020, Josh Alman y Williams introdujeron una mejora significativa en la eficiencia de la multiplicación de matrices al establecer un nuevo límite superior para ω en aproximadamente 2,3728596. En noviembre de 2023, Duan y Zhou revelaron un método que solucionaba una ineficiencia dentro del método láser, estableciendo un nuevo límite superior para ω en aproximadamente 2,371866. El logro marcó el progreso más sustancial en este campo desde 2010. Pero solo dos meses después, Williams y su equipo publicaron un segundo artículo que detallaba optimizaciones que redujeron el límite superior de ω a 2,371552.

El avance de 2023 surgió del descubrimiento de una «pérdida oculta» en el método láser, donde se descartaban involuntariamente bloques de datos útiles. En el contexto de la multiplicación de matrices, «bloques» se refieren a segmentos más pequeños en los que se divide una matriz grande para facilitar el procesamiento, y el «etiquetado de bloques» es la técnica de categorizar estos segmentos para identificar cuáles conservar y cuáles descartar, optimizando la proceso de multiplicación para mayor velocidad y eficiencia. Al modificar la forma en que el método láser etiqueta los bloques, los investigadores pudieron reducir el desperdicio y mejorar significativamente la eficiencia.

Si bien la reducción de la constante omega puede parecer menor a primera vista (reducir el valor récord de 2020 en 0,0013076), el trabajo acumulativo de Duan, Zhou y Williams representa el progreso más sustancial en el campo observado desde 2010.

«Se trata de un gran avance técnico», afirmó William Kuszmaul, científico informático teórico de la Universidad de Harvard, citado por la revista Quanta. «Es la mayor mejora en la multiplicación de matrices que hemos visto en más de una década».

Si bien se esperan mayores avances, el enfoque actual tiene limitaciones. Los investigadores creen que comprender el problema más profundamente conducirá al desarrollo de algoritmos aún mejores. Como afirmó Zhou en el informe Quanta: «La gente todavía se encuentra en las primeras etapas de comprensión de este antiguo problema».

¿Cuáles son entonces las aplicaciones prácticas? Para los modelos de IA, una reducción de los pasos computacionales para las matemáticas matriciales podría traducirse en tiempos de entrenamiento más rápidos y una ejecución más eficiente de las tareas. Podría permitir entrenar modelos más complejos más rápidamente, lo que podría conducir a avances en las capacidades de IA y al desarrollo de aplicaciones de IA más sofisticadas. Además, la mejora de la eficiencia podría hacer que las tecnologías de IA sean más accesibles al reducir la potencia computacional y el consumo de energía necesarios para estas tareas. Eso también reduciría el impacto ambiental de la IA.

El impacto exacto en la velocidad de los modelos de IA depende de la arquitectura específica del sistema de IA y de en qué medida sus tareas dependen de la multiplicación de matrices. Los avances en la eficiencia algorítmica a menudo deben ir acompañados de optimizaciones de hardware para aprovechar al máximo las posibles ganancias de velocidad. Pero aún así, a medida que las técnicas algorítmicas se vayan acumulando con el tiempo, la IA acabará volviéndose más rápida.

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