{"id":26022,"date":"2022-01-27T09:59:18","date_gmt":"2022-01-27T15:59:18","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=26022"},"modified":"2022-01-27T09:59:18","modified_gmt":"2022-01-27T15:59:18","slug":"meta-esta-creando-una-supercomputadora-de-ia-monstruosa-para-el-metaverso","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/meta-esta-creando-una-supercomputadora-de-ia-monstruosa-para-el-metaverso\/","title":{"rendered":"Meta est\u00e1 creando una supercomputadora de IA monstruosa para el metaverso"},"content":{"rendered":"

Meta est\u00e1\u00a0construyendo una nueva supercomputadora<\/a>\u00a0para entrenar enormes algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico.\u00a0Aunque solo est\u00e1 parcialmente completo, el AI Research Supercluster (RSC) ya se encuentra entre las m\u00e1quinas m\u00e1s poderosas del planeta.\u00a0Cuando est\u00e9 terminado, la compa\u00f1\u00eda anteriormente conocida como Facebook dice que ser\u00e1 la supercomputadora de inteligencia artificial m\u00e1s r\u00e1pida del mundo.<\/span><\/p>\n

Meta espera que RSC pueda mejorar sus productos entrenando algoritmos que muestren mejor el contenido da\u00f1ino.\u00a0M\u00e1s adelante, la compa\u00f1\u00eda dice que los avances podr\u00edan permitir la traducci\u00f3n de idiomas en tiempo real entre decenas de miles de personas en l\u00ednea y algoritmos multitarea que pueden aprender y generalizar a trav\u00e9s de diferentes entradas, incluidos texto, im\u00e1genes y video.<\/span><\/p>\n

Todo esto, dijo la compa\u00f1\u00eda, ayudar\u00e1 a avanzar en aplicaciones del mundo real como la rob\u00f3tica y, por supuesto, construir\u00e1 los cimientos del metaverso (todav\u00eda primordial).\u00a0“En el metaverso, el cien por ciento del tiempo es una experiencia multisensorial en 3D, y necesitas crear agentes de inteligencia artificial en ese entorno que sean relevantes para ti”, dijo Jerome Pesenti, vicepresidente de IA de Meta,\u00a0a\u00a0Wall Street .\u00a0Diario de<\/em><\/a>\u00a0<\/em>\u00a0esta semana.<\/span><\/p>\n

Cualesquiera que sean las aplicaciones definitivas, la inversi\u00f3n muestra que los jugadores m\u00e1s importantes de la tecnolog\u00eda, desde Meta hasta Alphabet y Microsoft, consideran cada vez m\u00e1s crucial ser competitivos en la IA de vanguardia.<\/span><\/p>\n

La gran IA est\u00e1 de moda<\/strong><\/span><\/h3>\n

El anuncio es parte de una tendencia hacia\u00a0algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico cada vez m\u00e1s grandes que<\/a>\u00a0requieren mayores recursos inform\u00e1ticos y conjuntos de datos m\u00e1s grandes.<\/span><\/p>\n

En 2020, el algoritmo de lenguaje natural GPT-3 de OpenAI mostr\u00f3 que se pod\u00edan obtener grandes ganancias al aumentar la cantidad de conexiones internas en los algoritmos, conocidas como par\u00e1metros, y la cantidad de datos de entrenamiento que se canalizan a trav\u00e9s de ellos.\u00a0Con 175 mil millones de par\u00e1metros, GPT-3 era 17 veces m\u00e1s grande que su predecesor GPT-2.\u00a0Alentados por el \u00e9xito de GPT-3, Microsoft present\u00f3 su\u00a0IA Megatron el a\u00f1o pasado<\/a>\u00a0, un algoritmo tres veces m\u00e1s grande que GPT-3, y Google y los investigadores chinos crearon algoritmos con m\u00e1s de un bill\u00f3n de par\u00e1metros.\u00a0Anticip\u00e1ndose al pr\u00f3ximo paso, Meta dijo que planean usar RSC para entrenar algoritmos con billones de par\u00e1metros.<\/span><\/p>\n

Cada vez m\u00e1s, estos algoritmos en expansi\u00f3n requieren supercomputadoras, las m\u00e1quinas del tama\u00f1o de una habitaci\u00f3n que los cient\u00edficos usan para simular sistemas f\u00edsicos, desde part\u00edculas elementales hasta el clima de la Tierra y el universo en general.\u00a0El a\u00f1o pasado, por ejemplo, OpenAI anunci\u00f3 que su socio Microsoft hab\u00eda\u00a0construido una supercomputadora dedicada para entrenar sus modelos<\/a>\u00a0.\u00a0Seg\u00fan las empresas, la nueva m\u00e1quina se clasific\u00f3 entre las cinco supercomputadoras m\u00e1s r\u00e1pidas del mundo (en ese momento).<\/span><\/p>\n

Aunque Meta no dio cifras sobre la velocidad m\u00e1xima actual de RSC, en t\u00e9rminos de potencia de procesamiento en bruto, parece comparable a la supercomputadora Perlmutter,\u00a0clasificada como la quinta m\u00e1s r\u00e1pida del mundo<\/a>\u00a0.\u00a0Por el momento, RSC se ejecuta en 6800 unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos (GPU) NVIDIA A100, un chip especializado que alguna vez se limit\u00f3 a los juegos pero que ahora se usa m\u00e1s ampliamente, especialmente en IA.\u00a0La m\u00e1quina ya est\u00e1 procesando flujos de trabajo de visi\u00f3n por computadora 20 veces m\u00e1s r\u00e1pido y modelos de lenguaje grandes (como GPT-3) 3 veces m\u00e1s r\u00e1pido.\u00a0Cuanto m\u00e1s r\u00e1pido una empresa pueda entrenar modelos, m\u00e1s podr\u00e1 completar y mejorar a\u00fan m\u00e1s en un a\u00f1o determinado.<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s de la velocidad pura, RSC le dar\u00e1 a Meta la capacidad de entrenar algoritmos en su enorme cantidad de datos de usuario.\u00a0En una publicaci\u00f3n de blog<\/a>\u00a0, la compa\u00f1\u00eda dijo que previamente entrenaron AI en conjuntos de datos p\u00fablicos de c\u00f3digo abierto, pero RSC utilizar\u00e1 datos generados por usuarios del mundo real de los servidores de producci\u00f3n de Meta.\u00a0Este detalle puede hacer palidecer a m\u00e1s de una persona, dadas las numerosas controversias de privacidad y seguridad que Meta ha enfrentado en los \u00faltimos a\u00f1os.\u00a0En la publicaci\u00f3n, la compa\u00f1\u00eda se esforz\u00f3 en se\u00f1alar que los datos se anonimizar\u00e1n cuidadosamente y se cifrar\u00e1n de extremo a extremo.\u00a0Y, dijeron, RSC no tendr\u00e1 ninguna conexi\u00f3n directa a Internet m\u00e1s grande.<\/span><\/p>\n

Para acomodar los enormes conjuntos de datos de entrenamiento de Meta y aumentar a\u00fan m\u00e1s la velocidad de entrenamiento, la instalaci\u00f3n crecer\u00e1 para incluir 16 000 GPU y un exabyte de almacenamiento, equivalente a 36 000 a\u00f1os de video de alta calidad, a finales de este a\u00f1o.\u00a0Una vez completado, Meta dice que RSC proporcionar\u00e1 datos de entrenamiento a 16 terabytes por segundo y operar\u00e1 a una velocidad m\u00e1xima de 5 exaflops.<\/span><\/p>\n

Si se completa hoy, eso convertir\u00eda a RSC en la supercomputadora de IA m\u00e1s r\u00e1pida del mundo.\u00a0Pero vale la pena profundizar en lo que eso significa exactamente por un momento.<\/span><\/p>\n

\u00bfManzanas a manzanas?<\/strong><\/span><\/h3>\n

Las supercomputadoras var\u00edan ampliamente en la forma en que se construyen.\u00a0Las configuraciones comunes incluyen unidades centrales de procesamiento (CPU) y GPU, pero los fabricantes de los chips difieren, al igual que la infraestructura que los conecta a todos juntos.\u00a0Para comparar supercomputadoras, la industria utiliza un punto de referencia llamado operaciones de punto flotante por segundo, o m\u00e1s coloquialmente, fracasos, que mide la cantidad de ecuaciones simples que resuelve una supercomputadora cada segundo.<\/span><\/p>\n

Seg\u00fan la\u00a0lista Top500<\/a>\u00a0m\u00e1s reciente , la supercomputadora completa m\u00e1s r\u00e1pida del mundo, Fugaku, proviene de Jap\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Fugaku, que en realidad no usa ninguna GPU, registr\u00f3 una velocidad m\u00e1xima vertiginosa de 442 petaflops (o 442 mil billones de operaciones por segundo).\u00a0Eso es r\u00e1pido.\u00a0Pero los sistemas como Fugaku tambi\u00e9n se construyen cada vez m\u00e1s para entrenar la IA.\u00a0Entonces, Top500 comenz\u00f3 a reportar un nuevo punto de referencia para aplicaciones de IA espec\u00edficamente.\u00a0Dado que los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico no requieren la misma precisi\u00f3n que las aplicaciones cient\u00edficas, el nuevo punto de referencia de IA utiliza una medida menos precisa.\u00a0Seg\u00fan esa medida, Fugaku alcanza velocidades m\u00e1ximas por encima de un exaflop, o un mill\u00f3n de billones de operaciones por segundo.\u00a0Esto es lo que significa una supercomputadora de IA.<\/span><\/p>\n

Ahora, volvamos a Meta.<\/span><\/p>\n

La mayor\u00eda de las m\u00e1quinas en la lista Top 500 son operadas por gobiernos y universidades.\u00a0Las supercomputadoras privadas, como RSC y la m\u00e1quina construida por OpenAI y Microsoft, no aparecen en la lista.\u00a0Para el rendimiento, tenemos que tomar la palabra de las empresas.\u00a0Suponiendo que RSC alcance velocidades m\u00e1ximas de 5 exaflops para aplicaciones de IA, superar\u00eda a Fugaku por un margen decente.\u00a0Pero si eso seguir\u00e1 siendo el mejor del mundo a finales de este a\u00f1o no est\u00e1 tan claro.\u00a0Se espera que la\u00a0pr\u00f3xima supercomputadora Frontier<\/a>\u00a0sea \u200b\u200btres veces m\u00e1s r\u00e1pida que Fugaku para aplicaciones de alta precisi\u00f3n.\u00a0Frontier, tambi\u00e9n dise\u00f1ada para IA, ser\u00e1 una dura competencia para la mejor supercomputadora de IA.<\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n vale la pena se\u00f1alar que el rendimiento m\u00e1ximo en un punto de referencia no es equivalente al rendimiento real en las cargas de trabajo del mundo real.\u00a0De acuerdo con el analista de computaci\u00f3n de alto rendimiento Bob Sorensen<\/a>\u00a0, \u201cLa medida real de un buen dise\u00f1o de sistema es que pueda ejecutar r\u00e1pidamente los trabajos para los que fue dise\u00f1ado.\u00a0De hecho, no es raro que algunos HPC alcancen menos del 25 por ciento de su llamado rendimiento m\u00e1ximo cuando ejecutan aplicaciones del mundo real\u201d.<\/span><\/p>\n

Un punto de referencia de IA emergente, llamado MLPerf, est\u00e1 m\u00e1s cerca de medir el rendimiento en tareas del mundo real.\u00a0Todav\u00eda no mide qu\u00e9 tan r\u00e1pido los sistemas entrenan modelos muy grandes, pero sigue siendo una comparaci\u00f3n \u00fatil.\u00a0En los resultados m\u00e1s\u00a0recientes de MLPerf<\/a>\u00a0, los sistemas que utilizan chips NVIDIA A100, los mismos que se utilizan para construir RSC, dominaron el campo.\u00a0Y el sistema m\u00e1s grande probado, la propia supercomputadora Selene AI de NVIDIA, entren\u00f3 el (ahora diminuto) procesador de lenguaje BERT en solo 16 segundos, en comparaci\u00f3n con los 20 minutos de los sistemas m\u00e1s peque\u00f1os.<\/span><\/p>\n

Entonces, de cualquier forma que lo mires, RSC ser\u00e1 (y ya es) una m\u00e1quina formidable para la investigaci\u00f3n de IA.<\/span><\/p>\n

\u00bfUna IA m\u00e1s grande siempre es mejor?<\/strong><\/span><\/h3>\n

Hasta la fecha, la construcci\u00f3n de algoritmos cada vez m\u00e1s grandes parece generar ganancias.\u00a0Pero no todos los investigadores creen que esas ganancias continuar\u00e1n para siempre o que siempre valdr\u00e1n la energ\u00eda en espiral y los recursos financieros necesarios para entrenar algoritmos.\u00a0Los modelos de lenguaje grande, en particular, tambi\u00e9n tienden a adquirir todo tipo de h\u00e1bitos y sesgos desagradables durante el entrenamiento.<\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n hay trabajo en marcha para hacer que los algoritmos sean m\u00e1s eficientes y responsables.<\/span><\/p>\n

El a\u00f1o pasado, la organizaci\u00f3n de investigaci\u00f3n de inteligencia artificial DeepMind lanz\u00f3 un modelo de lenguaje grande de 280 mil millones de par\u00e1metros llamado Gopher que podr\u00eda superar a otros modelos de lenguaje grande.\u00a0Sin embargo,\u00a0lo m\u00e1s interesante es que tambi\u00e9n desarrollaron un modelo mucho m\u00e1s peque\u00f1o de 7 mil millones de par\u00e1metros llamado RETRO<\/a>\u00a0.\u00a0Dada la capacidad de consultar una base de datos externa de ejemplos para informar sus predicciones (una especie de memoria), RETRO golpe\u00f3 muy por encima de su clase de peso al igualar o superar algoritmos 25 veces su tama\u00f1o.\u00a0DeepMind dijo que tambi\u00e9n es m\u00e1s f\u00e1cil rastrear el razonamiento del algoritmo, haci\u00e9ndolo m\u00e1s transparente y potencialmente m\u00e1s f\u00e1cil de eliminar el sesgo.<\/span><\/p>\n

Entonces, mientras que hacer algoritmos enormes en supercomputadoras es llamativo, RETRO muestra que la innovaci\u00f3n en\u00a0la forma<\/em>\u00a0en que se construyen esos modelos es igualmente importante.\u00a0Es probable que la investigaci\u00f3n en ambos extremos del espectro contin\u00fae a buen ritmo, y con suerte uno alimentar\u00e1 y mejorar\u00e1 al otro.<\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

Dorrier, J. (2022, 27 enero). Meta Is Making a Monster AI Supercomputer for the Metaverse<\/i>. Singularity Hub. Recuperado 27 de enero de 2022, de https:\/\/singularityhub.com\/2022\/01\/26\/meta-is-making-a-monster-ai-supercomputer-for-the-metaverse\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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