Recientemente, IBM presentó un nuevo prototipo de chip de inteligencia artificial (IA) que se dice que es más rápido y mucho más eficiente energéticamente que cualquier chip disponible actualmente.

Según una investigación publicada en Science Magazine el 19 de octubre, el nuevo chip, llamado NorthPole, "logra una métrica energética 25 veces mayor" en una prueba relevante, "y una métrica de tiempo de latencia 22 veces menor".

Supuestamente, esto se traduce en el potencial de un rendimiento posterior a la GPU a una fracción del costo en términos de requisitos energéticos.

Damien Querlioz, un investigador de nanoelectrónica de la Universidad de París-Saclay en Palaiseau, describió la eficiencia energética de NorthPole como "asombrosa" en un artículo publicado en Nature.

Según el informe del equipo de investigación de IBM:

'"NorthPole supera a todas las arquitecturas predominantes, incluso a aquellas que utilizan procesos de tecnología más avanzada'."

Uno de los principales obstáculos para mejorar el procesamiento de la IA se llama el "cuello de botella de von Neumann". Con la arquitectura actualmente disponible, los chips de IA tienden a tener capacidades de procesamiento más rápidas de las que necesitan para ejecutar procesos. Como resultado, se introduce latencia cada vez que se envía información entre la unidad de procesamiento y la memoria de acceso aleatorio.

Esto es especialmente cierto en "el borde", donde los chips y los datos se almacenan juntos. Eliminar este cuello de botella ha sido durante mucho tiempo considerado por muchos expertos como la clave para ejecutar redes neuronales potentes localmente en dispositivos.

Recientemente, IBM presentó un nuevo prototipo de chip de inteligencia artificial (IA) que se dice que es más rápido y mucho más eficiente energéticamente que cualquier chip disponible actualmente.

Según una investigación publicada en Science Magazine el 19 de octubre, el nuevo chip, llamado NorthPole, "logra una métrica energética 25 veces mayor" en una prueba relevante, "y una métrica de tiempo de latencia 22 veces menor".

Supuestamente, esto se traduce en el potencial de un rendimiento posterior a la GPU a una fracción del costo en términos de requisitos energéticos.

Damien Querlioz, un investigador de nanoelectrónica de la Universidad de París-Saclay en Palaiseau, describió la eficiencia energética de NorthPole como "asombrosa" en un artículo publicado en Nature.

Según el informe del equipo de investigación de IBM:

'"NorthPole supera a todas las arquitecturas predominantes, incluso a aquellas que utilizan procesos de tecnología más avanzada".

Uno de los principales obstáculos para mejorar el procesamiento de la IA se llama el "cuello de botella de von Neumann". Con la arquitectura actualmente disponible, los chips de IA tienden a tener capacidades de procesamiento más rápidas de las que necesitan para ejecutar procesos. Como resultado, se introduce latencia cada vez que se envía información entre la unidad de procesamiento y la memoria de acceso aleatorio.

Esto es especialmente cierto en "el borde", donde los chips y los datos se almacenan juntos. Eliminar este cuello de botella ha sido durante mucho tiempo considerado por muchos expertos como la clave para ejecutar redes neuronales potentes localmente en dispositivos.

Aclaración: La información y/u opiniones emitidas en este artículo no representan necesariamente los puntos de vista o la línea editorial de Cointelegraph. La información aquí expuesta no debe ser tomada como consejo financiero o recomendación de inversión. Toda inversión y movimiento comercial implican riesgos y es responsabilidad de cada persona hacer su debida investigación antes de tomar una decisión de inversión.