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Intel mejora sus procesadores de emulación neuronal

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El nuevo Pohoiki Beach es una evolución del NPU Loihi de hace un par de años combinándolo en un motherboard que permite tener hasta 64 chips Loihi al mismo tiempo.

Se trata de una forma distinta de procesar, en vez de el modelo clásico que tenemos en nuestras PCs es cambiar la forma emulando cómo lo hace el cerebro con sus neuronas. Se llaman procesadores neuromórficos.

Un ejemplo de aplicación es cuán rápido se puede entrenar un NPU para identificar fotos:

En la era del Machine Learning y la mal llamada IA es indispensable cambiar la forma en que se procesa para que efectivamente pueda ser eficiente. Actualmente utilizamos una combinación de CPUs generales y GPUs para hacer un trabajo que naturalmente debería tener otro enfoque. El problema es que esto sólo sirve para estos casos de uso, por eso no estan generalizados.

Para poder procesar de esta forma los NPU tienen que estar interconectados entre sí de una forma que emule la neuronal, cada chip Loihi cuenta con unas 130.000 “neuronas” artificiales que se podrían comparar con la capacidad neuronal de una mosca (literalmente), el combinarlo en una placa Pohoiki Beach permite aumentar al cifra a 8 millones de neuronas que apenas llegaría a emular las neuronas de un pez cebra (Danio rerio)  pero no es lo único relevante. Lo interesante de esta arquitectura es que escala muy bien.

Con 5 veces menos consumo que la misma capacidad de identificación de imágenes por GPU, además trabaja en tiempo real y puede seguir sumando capas y capas de procesadores. Intel no es la única empresa dedicándole desarrollo a los NPU, también son de la partida IBM y Samsung, así que habrá competencia, pero lo bueno es que al fin existirá hardware dedicado para esta parte computacional que debía resolverse con equipos que no estaban diseñados para la tarea.

Via Intel

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