{"id":24261,"date":"2021-08-27T12:54:50","date_gmt":"2021-08-27T18:54:50","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=24261"},"modified":"2021-08-27T12:54:50","modified_gmt":"2021-08-27T18:54:50","slug":"cerebras-actualiza-un-chip-de-trillones-de-transistores-para-entrenar-la-inteligencia-artificial-a-escala-cerebral","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/cerebras-actualiza-un-chip-de-trillones-de-transistores-para-entrenar-la-inteligencia-artificial-a-escala-cerebral\/","title":{"rendered":"Cerebras actualiza un chip de trillones de transistores para entrenar la inteligencia artificial a ‘escala cerebral’"},"content":{"rendered":"

Gran parte del progreso reciente en\u00a0IA<\/a>\u00a0proviene de la construcci\u00f3n de redes neuronales cada vez m\u00e1s grandes.\u00a0Un nuevo chip lo suficientemente potente como para manejar modelos a “escala cerebral” podr\u00eda impulsar\u00a0<\/span>este\u00a0<\/span>enfoque.<\/span><\/span><\/p>\n

La startup de chips\u00a0Cerebras<\/a>\u00a0salt\u00f3 al centro de atenci\u00f3n en 2019 cuando sali\u00f3 sigilosamente para revelar un chip de transistor de 1,2 billones.\u00a0<\/span>El\u00a0<\/span>tama\u00f1o de un plato llano,\u00a0<\/span>el chip se\u00a0<\/span>llama Wafer Scale Engine\u00a0<\/span>y era\u00a0<\/span>el\u00a0<\/span>chip de computadora m\u00e1s grande del mundo<\/span><\/a>\u00a0.\u00a0A principios de este a\u00f1o,\u00a0<\/span>Cerebras\u00a0<\/span>present\u00f3 el Wafer Scale Engine 2 (\u00a0WSE-2<\/a>\u00a0), que duplic\u00f3 con creces el n\u00famero de transistores a 2,6 billones.<\/span><\/span><\/p>\n

Ahora, la compa\u00f1\u00eda ha esbozado una serie de innovaciones que significan que su \u00faltimo chip puede entrenar una red neuronal con hasta 120 billones de par\u00e1metros.\u00a0Como referencia, el revolucionario\u00a0<\/span>modelo de\u00a0<\/span>lenguaje\u00a0<\/span>GPT-3 de OpenAI\u00a0<\/span>contiene\u00a0175 mil millones de par\u00e1metros<\/a>\u00a0.\u00a0<\/span>T\u00a0<\/span>\u00e9l\u00a0<\/span>la mayor red neuronal hasta la fecha<\/span><\/a>\u00a0, que fue entrenado por Google, ten\u00eda 1,6 billones.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201c\u00a0Las redes m\u00e1s grandes, como GPT-3, ya han transformado el panorama del procesamiento del lenguaje natural, haciendo posible lo que antes era inimaginable\u201d,\u00a0<\/span>dijo el\u00a0<\/span>CEO y cofundador de\u00a0<\/span>Cerebras\u00a0<\/span>, Andrew Feldman,\u00a0<\/span>en un comunicado de prensa<\/span><\/a>\u00a0.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201c\u00a0La industria est\u00e1 superando el bill\u00f3n de modelos de par\u00e1metros y estamos ampliando ese l\u00edmite en dos \u00f3rdenes de magnitud, lo que permite redes neuronales a escala cerebral con 120 billones de par\u00e1metros\u201d.<\/span><\/span><\/p>\n

La genialidad del enfoque de Cerebras es que, en lugar de tomar una oblea de silicio y dividirla para hacer cientos de chips m\u00e1s peque\u00f1os, hace\u00a0<\/span>s\u00a0<\/span>uno solo masivo.\u00a0Si bien su GPU promedio tendr\u00e1 unos cientos de n\u00facleos, el WSE-2 tiene 850,000.\u00a0<\/span>B\u00a0<\/span>ebido a que est\u00e1n todos en el mismo trozo de silicio, que pueden trabajar juntos sin problemas mucho m\u00e1s.<\/span><\/span><\/p>\n

Esto hace que el chip sea ideal para tareas que requieren una gran cantidad de operaciones en paralelo, lo que incluye tanto el aprendizaje profundo como varias aplicaciones de supercomputaci\u00f3n.\u00a0Y a principios de esta semana, en la\u00a0<\/span>conferencia Hotchips<\/span><\/a>\u00a0, la compa\u00f1\u00eda dio a conocer una nueva tecnolog\u00eda que est\u00e1 impulsando a\u00fan m\u00e1s las capacidades del WSE-2.<\/span><\/span><\/p>\n

Un desaf\u00edo importante para las grandes redes neuronales es trasladar todos los datos involucrados en sus c\u00e1lculos.\u00a0La mayor\u00eda de los chips tienen una cantidad limitada de memoria en el chip, y cada vez que los datos tienen que ser mezclados, se crea un cuello de botella que limita el tama\u00f1o pr\u00e1ctico de las redes.<\/span><\/p>\n

El WSE-2 ya tiene una enorme cantidad de 40 gigabytes de memoria en chip, lo que significa que puede\u00a0<\/span>albergar incluso las redes m\u00e1s grandes de la actualidad<\/span><\/a>\u00a0.\u00a0Pero la compa\u00f1\u00eda\u00a0<\/span>tambi\u00e9n\u00a0<\/span>ha\u00a0<\/span>construido una unidad externa llamada MemoryX que proporciona hasta 2,4 Petabytes de memoria de alto rendimiento,\u00a0<\/span>que est\u00e1\u00a0<\/span>tan estrechamente integrada que se comporta como si estuviera en un chip.<\/span><\/span><\/p>\n

Cerebras\u00a0<\/span>tambi\u00e9n ha renovado su enfoque para\u00a0<\/span>que los\u00a0<\/span>datos que baraja alrededor.\u00a0Anteriormente, las entra\u00f1as de la red neuronal se almacenaban en el chip y solo se introduc\u00edan los datos de entrenamiento. Ahora, sin embargo, los pesos de las conexiones entre las neuronas de la red se guardan en la unidad MemoryX y se transmiten durante el entrenamiento.<\/span><\/span><\/p>\n

Al combinar estas dos innovaciones, dice la compa\u00f1\u00eda, pueden entrenar redes dos \u00f3rdenes de magnitud m\u00e1s grandes que cualquier cosa que exista en la actualidad.\u00a0Otros avances anunciados al mismo tiempo incluyen la capacidad de ejecutar\u00a0<\/span>redes neuronales\u00a0<\/span>extremadamente escasas\u00a0<\/span>(\u00a0<\/span>y por lo tanto eficientes\u00a0<\/span>)\u00a0<\/span>y un nuevo sistema de comunicaci\u00f3n denominado SwarmX que permite vincular hasta 192 chips para crear un total combinado de 163 millones de n\u00facleos.<\/span><\/span><\/p>\n

No est\u00e1 claro cu\u00e1nto costar\u00e1 toda esta tecnolog\u00eda de vanguardia y qui\u00e9n est\u00e1 en condiciones de aprovecharla.\u00a0\u201cSe trata de cosas muy especializadas\u201d,\u00a0<\/span>dijo a\u00a0<\/span>Wired<\/span><\/em><\/a>\u00a0Mike Demler, analista senior de Linley Group\u00a0<\/span>.\u00a0<\/em>“Solo tiene sentido para entrenar a los modelos m\u00e1s grandes”.<\/span><\/span><\/p>\n

Si bien el tama\u00f1o de los modelos de IA ha aumentado r\u00e1pidamente, es probable que pasen a\u00f1os antes de que alguien pueda llevar el WSE-2 a sus l\u00edmites.\u00a0Y a pesar de las insinuaciones en el material de prensa de Cerebras, solo porque el recuento de par\u00e1metros coincide aproximadamente con el n\u00famero de sinapsis en el cerebro, eso no significa que\u00a0<\/span>el nuevo chip\u00a0<\/span>podr\u00e1 ejecutar modelos en cualquier lugar cercano a su complejidad o rendimiento.<\/span><\/span><\/p>\n

Hay un gran debate en los c\u00edrculos AI actual sobre si podemos lograr la inteligencia artificial en general por la simple construcci\u00f3n de redes neuronales m\u00e1s grandes, o\u00a0<\/span>esta\u00a0<\/span>se\u00a0requieren nuevos<\/a>\u00a0avances te\u00f3ricos.\u00a0Hasta ahora, el aumento de los recuentos de par\u00e1metros ha dado lugar a saltos bastante consistentes en el rendimiento.\u00a0<\/span>Una\u00a0<\/span>mejora de dos de un orden de magnitud con respecto a los modelos m\u00e1s grandes de hoy en d\u00eda sin duda, ser\u00eda significativo.<\/span><\/span><\/p>\n

A\u00fan no est\u00e1 claro si esa tendencia se mantendr\u00e1, pero el nuevo chip de Cerebras podr\u00eda acercarnos considerablemente a una respuesta.<\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/span><\/div>\n
\n

Gent, E. (2021, 27 agosto). Cerebras Upgrades Trillion-Transistor Chip to Train \u00abBrain-Scale\u00bb AI. Recuperado 27 de agosto de 2021, de https:\/\/singularityhub.com\/2021\/08\/27\/cerebras-upgrades-trillion-transistor-chip-to-train-brain-scale-ai\/<\/span><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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