El chip NorthPole, un chip desarrollado por ingenieros de IBM en San José, podría representar un gran salto en inteligencia artificial. El diseño del chip está inspirado en el cerebro humano y su rendimiento informático supera en todas las pruebas a los dispositivos actualmente en el mercado. Sin embargo, el Polo Norte es revolucionario no por esto, sino porque es muy eficiente: requiere un 96 por ciento menos de energía. Este es un paso adelante muy importante, dado que los modelos lingüísticos conocidos como IA contemporánea tienen una asombrosa necesidad de poder. Por ejemplo, ChatGPT consume 1 gigavatio-hora al día, según investigadores de la Universidad de Washington. En comparación, el hardware utilizado por la inteligencia natural, el cerebro, es muy eficiente energéticamente.
Una de las razones del problema es que la IA actualmente se ejecuta en centros de datos integrados en decenas de miles de procesadores gráficos. En los últimos años, Nvidia ha liderado el mercado de tarjetas de vídeo que funcionan en paralelo con la minería de criptomonedas. Este verano, la fiebre de la IA impulsó a la empresa al club de empresas con una capitalización de mercado de más de 1 billón de dólares, junto con Google, Microsoft y Apple (Meta y el fabricante de chips taiwanés están por encima de TSMC). Al mismo tiempo, los procesadores gráficos consumen de 10 a 15 veces más energía por ciclo de cálculo que una CPU, por lo que el problema no es sólo de costos e infraestructura energética, sino de sofisticación técnica.
IBM no empezó simplemente a diseñar chips inspirados en el cerebro humano. Sus chips anteriores, TrueNorth y SpiNNaker, son estaciones de trabajo con décadas de antigüedad.
La esencia del desafío técnico es que el cerebro es analógico y la computadora es digital. También existen ordenadores y chips analógicos, en su mayoría adecuados para imitar eficazmente el trabajo del cerebro, pero tienen sus propias limitaciones, por ejemplo en el ámbito del filtrado de ruido.
Resplandor de las unidades de procesamiento de gráficos.
TrueNorth es un chip analógico introducido en 2014, resuelto utilizando materiales patentados para que la computación y la memoria estén en un solo lugar. Era cuatro veces más eficiente energéticamente que los microprocesadores contemporáneos. NorthPole no es analógico, pero incorpora la experiencia adquirida durante el desarrollo de TrueNorth.
Imagen: IBM
NorthPole tiene 22 mil millones de transistores en 256 núcleos, que distribuyen tareas entre sí como neuronas en funcionamiento en el cerebro, y la verdadera innovación aquí no son los transistores, sino la división de tareas basada en redes neuronales, que fue realizada por investigadores de la Universidad de California. Subramanian Iyer y eso. Se basa en el trabajo de las teorías de Vawani Roychowdhury que describen el procesamiento de información cerebral (Ayer y Roychowdhury no tenían conexión con el desarrollo de IBM más allá de la investigación científica básica). Los núcleos resuelven tareas localmente utilizando su propia memoria, pero también pueden acceder a la memoria central.
Como resultado, NorthPole puede ejecutar un tamaño 640 veces mayor que un modelo de IA con cuatro veces más transistores y tres mil veces más cálculos que TrueNorth, que se introdujo en 2014. En comparación con la GPU Nvidia V100 en modo competitivo, la El chip de IBM era 22 veces más rápido y 25 veces más eficiente energéticamente, en un área central de una quinta parte del tamaño.
El show continúa
Según la Ley de Moore, el número de transistores utilizados en los circuitos integrados se duplica cada dos años. Se sabe que este principio está llegando a su fin desde hace una década debido a diversos obstáculos materiales. Todavía quedan muchas reservas técnicas en la solución representada por NorthPole. Según las expectativas, en las próximas generaciones se podrían colocar dos mil millones de transistores en un milímetro cuadrado; un chip de este tipo podrá ejecutar algoritmos más grandes por sí mismo, pero ya no dependerá únicamente del número de transistores.
La arquitectura triunfa sobre la ley de Moore
El equipo de desarrollo escribió al respecto.
A medida que proliferan los chips de IA más eficientes, una tendencia tecnológica llamada informática de punta está ganando fuerza. Según la práctica actual, gran parte de la funcionalidad utilizada por nuestros dispositivos en Internet móvil y de fibra se realiza en la nube, mediante la instalación de granjas de servidores. A medida que avanza la informática de punta, un número cada vez mayor de problemas se resuelven localmente, lo que es más rápido y con mayor eficiencia energética.
En términos prácticos, esto significa que los dispositivos realizan reconocimiento facial y de lenguaje al instante, un paso adelante crucial para los vehículos autónomos.
(Espectro IEEE, Naturaleza, SingularidadHub, ¡Hola! finanzas)
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