{"id":28301,"date":"2022-11-28T09:51:42","date_gmt":"2022-11-28T15:51:42","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=28301"},"modified":"2022-11-28T09:51:42","modified_gmt":"2022-11-28T15:51:42","slug":"esta-supercomputadora-de-ia-tiene-135-millones-de-nucleos-y-se-construyo-en-solo-tres-dias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/esta-supercomputadora-de-ia-tiene-135-millones-de-nucleos-y-se-construyo-en-solo-tres-dias\/","title":{"rendered":"Esta supercomputadora de IA tiene 13,5 millones de n\u00facleos y se construy\u00f3 en solo tres d\u00edas"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial est\u00e1 en una l\u00e1grima.\u00a0Las m\u00e1quinas pueden hablar, escribir, jugar y generar im\u00e1genes, videos y m\u00fasica originales.\u00a0<\/span>Pero a medida que han crecido las capacidades de la IA, tambi\u00e9n lo han hecho sus algoritmos.<\/span><\/p>\n

Hace una d\u00e9cada, los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico\u00a0se basaban en decenas de millones de conexiones internas<\/a>\u00a0o par\u00e1metros.\u00a0Los algoritmos de hoy alcanzan regularmente cientos de miles de millones e\u00a0incluso billones de par\u00e1metros<\/a>\u00a0.\u00a0Los investigadores dicen que la ampliaci\u00f3n a\u00fan produce mejoras en el rendimiento, y los modelos con decenas de billones de par\u00e1metros pueden llegar en poco tiempo.<\/span><\/p>\n

Para entrenar modelos tan grandes, necesitas computadoras poderosas.\u00a0Mientras que la IA a principios de la d\u00e9cada de 2010 se ejecutaba en un pu\u00f1ado de unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos (chips de computadora que se destacan en el procesamiento paralelo crucial para la IA), las necesidades inform\u00e1ticas\u00a0han crecido exponencialmente<\/a>\u00a0y los mejores modelos ahora requieren cientos o miles.\u00a0OpenAI,\u00a0Microsoft<\/a>\u00a0,\u00a0Meta<\/a>\u00a0y otros est\u00e1n construyendo supercomputadoras dedicadas para manejar la tarea, y dicen que estas m\u00e1quinas de IA se encuentran entre las m\u00e1s r\u00e1pidas del planeta.<\/span><\/p>\n

Pero incluso cuando las GPU han sido cruciales para escalar la IA (el A100 de Nvidia, por ejemplo, sigue siendo uno de los chips m\u00e1s r\u00e1pidos y m\u00e1s utilizados en los cl\u00fasteres de IA), en los \u00faltimos a\u00f1os han aparecido alternativas m\u00e1s extra\u00f1as dise\u00f1adas espec\u00edficamente para la IA.<\/span><\/p>\n

Cerebras ofrece una de esas alternativas.<\/span><\/p>\n

Hacer una comida de IA<\/span><\/h2>\n

Del tama\u00f1o de un plato de comida, aproximadamente 8,5 pulgadas de lado, el Wafer Scale Engine de la compa\u00f1\u00eda es el\u00a0chip de silicio m\u00e1s grande del mundo<\/a>\u00a0, con 2,6 billones de transistores y 850.000 n\u00facleos grabados en una sola oblea de silicio.\u00a0Cada Wafer Scale Engine sirve como el coraz\u00f3n de la computadora CS-2 de la compa\u00f1\u00eda.<\/span><\/p>\n

Solo, el CS-2 es una bestia, pero el a\u00f1o pasado\u00a0Cerebras dio a conocer un plan<\/a>\u00a0para vincular los CS-2 con un sistema de memoria externa llamado MemoryX y un sistema para conectar los CS-2 llamado SwarmX.\u00a0La compa\u00f1\u00eda dijo que la nueva tecnolog\u00eda podr\u00eda vincular hasta 192 chips y entrenar modelos dos \u00f3rdenes de magnitud m\u00e1s grandes que las IA m\u00e1s grandes y avanzadas de la actualidad.<\/span><\/p>\n

\u201cLa industria est\u00e1 superando los modelos de 1 bill\u00f3n de par\u00e1metros, y estamos extendiendo ese l\u00edmite en dos \u00f3rdenes de magnitud, habilitando redes neuronales a escala cerebral con 120 billones de par\u00e1metros\u201d, dijo el CEO y cofundador de Cerebras, Andrew Feldman.<\/span><\/p>\n

En ese momento, todo esto era te\u00f3rico.\u00a0Pero la semana pasada, la\u00a0compa\u00f1\u00eda anunci\u00f3<\/a>\u00a0que hab\u00eda vinculado 16 CS-2 en una supercomputadora de inteligencia artificial de clase mundial.<\/span><\/p>\n

Conoce a Andr\u00f3meda<\/span><\/h2>\n

La nueva m\u00e1quina, llamada Andromeda, tiene 13,5 millones de n\u00facleos capaces de alcanzar velocidades superiores a un exaflop (un quintill\u00f3n de operaciones por segundo) con una precisi\u00f3n media de 16 bits.\u00a0Debido al chip \u00fanico en su n\u00facleo, Andromeda no se compara f\u00e1cilmente con las supercomputadoras que se ejecutan en CPU y GPU m\u00e1s tradicionales, pero\u00a0Feldman le dijo a\u00a0HPC Wire<\/em><\/a>\u00a0que Andromeda es aproximadamente equivalente a la supercomputadora Polaris del Laboratorio Nacional de Argonne, que ocupa el puesto\u00a017 m\u00e1s r\u00e1pido del mundo<\/a>\u00a0, seg\u00fan a la \u00faltima lista Top500.<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s del rendimiento, el r\u00e1pido tiempo de construcci\u00f3n, el costo y el espacio f\u00edsico de Andromeda son notables.\u00a0Argonne\u00a0comenz\u00f3 a instalar Polaris<\/a>\u00a0en el verano de 2021 y la supercomputadora\u00a0se puso en marcha aproximadamente un a\u00f1o despu\u00e9s<\/a>\u00a0.\u00a0Ocupa 40 bastidores, los gabinetes similares a archivadores que albergan componentes de supercomputadoras.\u00a0En comparaci\u00f3n, Andromeda cost\u00f3 $ 35 millones, un precio modesto para una m\u00e1quina de su potencia, tom\u00f3\u00a0solo tres d\u00edas para ensamblar<\/a>\u00a0y usa solo 16 bastidores.<\/span><\/p>\n

Cerebras prob\u00f3 el sistema entrenando cinco versiones del modelo de lenguaje grande GPT-3 de OpenAI, as\u00ed como el c\u00f3digo abierto GPT-J y GPT-NeoX de Eleuther AI.\u00a0Y seg\u00fan Cerebras, quiz\u00e1s el hallazgo m\u00e1s importante es que Andromeda demostr\u00f3 lo que ellos llaman “escalado lineal casi perfecto” de las cargas de trabajo de IA para modelos de lenguaje grandes.\u00a0En resumen, eso significa que a medida que se agregan CS-2 adicionales, los tiempos de entrenamiento disminuyen proporcionalmente.<\/span><\/p>\n

Por lo general, dijo la compa\u00f1\u00eda, a medida que agrega m\u00e1s chips, las ganancias de rendimiento disminuyen.\u00a0El chip WSE de Cerebras, por otro lado, puede demostrar escalar de manera m\u00e1s eficiente porque sus 850.000 n\u00facleos est\u00e1n conectados entre s\u00ed en la misma pieza de silicio.\u00a0Adem\u00e1s, cada n\u00facleo tiene un m\u00f3dulo de memoria justo al lado.\u00a0En conjunto, el chip reduce dr\u00e1sticamente la cantidad de tiempo dedicado al transporte de datos entre los n\u00facleos y la memoria.<\/span><\/p>\n

\u201cEl escalado lineal significa que cuando se pasa de uno a dos sistemas, el trabajo tarda la mitad de tiempo en completarse.\u00a0Esa es una propiedad muy inusual en la inform\u00e1tica\u201d, dijo Feldman a\u00a0HPC Wire<\/em>\u00a0.\u00a0Y, dijo, puede escalar m\u00e1s all\u00e1 de 16 sistemas conectados.<\/span><\/p>\n

M\u00e1s all\u00e1 de las propias pruebas de Cerebras, los resultados de la escala lineal tambi\u00e9n se demostraron durante el trabajo en el Laboratorio Nacional de Argonne, donde los investigadores usaron Andromeda para entrenar el algoritmo de lenguaje grande GPT-3-XL en secuencias largas del genoma de Covid-19.<\/span><\/p>\n

Por supuesto, aunque el sistema puede escalar m\u00e1s all\u00e1 de 16 CS-2, queda por ver hasta qu\u00e9 punto persiste la escala lineal.\u00a0Adem\u00e1s, a\u00fan no sabemos c\u00f3mo se comporta Cerebras frente a otros chips de IA.\u00a0Los fabricantes de chips de IA como Nvidia e Intel han comenzado\u00a0a participar en evaluaciones comparativas regulares de terceros por parte<\/a>\u00a0de MLperf.\u00a0Cerebras a\u00fan no ha participado.<\/span><\/p>\n

Espacio de sobra<\/span><\/h2>\n

A\u00fan as\u00ed, el enfoque parece estar labr\u00e1ndose su propio nicho en el mundo de la supercomputaci\u00f3n, y el escalado continuo en IA de lenguaje grande es un caso de uso principal.\u00a0De hecho, Feldman\u00a0le dijo a\u00a0Wired<\/em>\u00a0el a\u00f1o pasado<\/a>\u00a0que la compa\u00f1\u00eda ya estaba hablando con ingenieros de OpenAI, l\u00edder en modelos de lenguajes grandes.\u00a0(El fundador de OpenAI, Sam Altman, tambi\u00e9n es inversor en Cerebras).<\/span><\/p>\n

En su lanzamiento en 2020, el modelo de lenguaje grande GPT-3 de OpenAI cambi\u00f3 el juego tanto en t\u00e9rminos de rendimiento como de tama\u00f1o.\u00a0Con un peso de 175 mil millones de par\u00e1metros, era el modelo de IA m\u00e1s grande en ese momento y sorprendi\u00f3 a los investigadores con sus habilidades.\u00a0Desde entonces, los modelos de lenguaje han llegado a billones de par\u00e1metros, y es posible que se presenten modelos m\u00e1s grandes.\u00a0Hay rumores<\/a>\u00a0, solo eso, hasta ahora, de que OpenAI lanzar\u00e1 GPT-4 en un futuro no muy lejano y ser\u00e1 otro salto desde GPT-3.\u00a0(Tendremos que esperar y ver en ese sentido).<\/span><\/p>\n

Dicho esto, a pesar de sus capacidades, los modelos de lenguaje grande no son perfectos ni universalmente adorados.\u00a0Sus fallas incluyen resultados que pueden ser falsos, sesgados y ofensivos.\u00a0La Galactica de Meta, formada en textos cient\u00edficos, es\u00a0un ejemplo reciente<\/a>\u00a0.\u00a0A pesar de que se podr\u00eda suponer que un conjunto de datos es menos propenso a la toxicidad que el entrenamiento en Internet abierto, el modelo fue provocado f\u00e1cilmente para generar texto da\u00f1ino e inexacto y se elimin\u00f3 en solo tres d\u00edas.\u00a0Sigue siendo incierto si los investigadores pueden resolver las deficiencias de la IA del lenguaje.<\/span><\/p>\n

Pero parece probable que la ampliaci\u00f3n contin\u00fae hasta que se produzcan rendimientos decrecientes. El pr\u00f3ximo salto podr\u00eda estar a la vuelta de la esquina, y es posible que ya tengamos el hardware para hacerlo realidad.<\/span><\/p>\n

Cr\u00e9dito de la imagen:\u00a0cerebros<\/a><\/em><\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

Dorrier, J. (2022, 22 noviembre). This AI Supercomputer Has 13.5 Million Cores\u2014and Was Built in Just Three Days<\/i>. Singularity Hub. https:\/\/singularityhub.com\/2022\/11\/22\/this-ai-supercomputer-has-13-5-million-cores-and-was-built-in-just-three-days\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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