Interesante desarrollo de IBM para lograr un CPU que funcione bajo un paradigma distinto al de von Newman, en vez de procesar y guardar en memoria, trabajar como las neuronas, almacenando en cada una e interconectándolas.
Este diseño es parecido en cierta manera a los APU actuales pero no del todo, en vez de basarse en una enorme memoria cada pequeño núcleo posee la propia.
De esta forma logran restar el consumo excesivo de energía que se requiere en el bus de datos y la memoria RAM, también disminuyendo las latencias, y por sobre todo eliminando partes en juego.
El procesador TrueNorth es un experimento, no posee la capacidad ni de aprender ni almacenar, es una idea para implementar un diseño, pero no es una inteligencia artificial ni nada parecido. La mayor ventaja de este diseño distribuido es la posibilidad de consumir muy poca energía por centímetro cuadrado, a razón de 25 miliwatts cuando un CPU tradicional de uso general consume unos 100W en la misma superficie.
Con 4096 núcleos simula unas 256 millones de sinapsis y un millón de “neuronas” que contra los 100.000 millones del cerebro humano dejan en claro que la cantidad está muy lejos de lo que la naturaleza nos brindó, pero tampoco es el objetivo de IBM.
El diseño cuenta con una grilla de 64×64 núcleos, cada uno implementa 256 neuronas y 65536 sinapsis, su propia SRAM y router de comunicación y puede entregar a razón de 46.000 millones de SOPS, operaciones de sinapsis por segundo por watt, que no se pueden comparar con los FLOPS directamente así que sólo se podrá realizar algún benchmark en base a resultados, pero para darse una idea un buen CPU está en 4500 MFLOPS por watt.
Por lo pronto el primer uso que le da IBM en su experimento es el reconocimiento de objetos y rostros en base a pequeñas imagenes de 400×240 a 30fps, reconociendo personas, vehículos, autos, camiones y demás desde ese feed de video en tiempo real.
No reemplaza ni a los CPU ni los GPU, los complementa, porque para otro tipo de operaciones no es ideal, lo interesante es que exista una nueva aproximación ya que no necesariamente el paradigma que utilizamos actualmente sea ni el único ni el mejor.
Más data en Wired y Popular Mechanics
Muy buena Info Fabio, te comento para de alguna manera hacer una devolución por todos estos post interesantes que haces que muchas veces leemos pero no comentamos.
Muy buena Info!!