Meta, la empresa antes conocida como Facebook, tendrá este año la supercomputadora más potente del mundo dedicada a tareas de inteligencia artificial. La máquina, conocida como AI Research SuperCluster, o RSC, está ya en funcionamiento, aunque no con su capacidad final de cálculo, y se empleará para generar modelos de aprendizaje máquina capaces de funcionar en todo tipo de escenarios, desde la moderación de comentarios hasta el diseño de entornos virtuales.
"Esperamos que RSC nos ayude a construir sistemas de IA completamente nuevos que puedan, por ejemplo, impulsar traducciones de voz en tiempo real a grandes grupos de personas, cada una hablando un idioma diferente, para que puedan colaborar sin problemas en un proyecto de investigación o jugar un juego de realidad aumentada juntos", explican Kevin Lee y Shubho Sengupta, ingenieros a cargo del proyecto.
RSC será capaz de realizar trillones de operaciones por segundo una vez esté completada gracias al uso de más de 16.000 unidades de proceso gráficas (que se usan en entornos de inteligencia artificial por su alta capacidad de cálculo en paralelo). A día de hoy la computadora tiene casi una tercera parte de esas unidades.
Esta capacidad de cálculo, según la empresa, es necesaria para continuar avanzando en dominios como la visión artificial o el reconocimiento del lenguaje, en los que las técnicas de aprendizaje máquina han generado herramientas muy útiles en los últimos años pero en los que aún hay obstáculos importantes que superar.
"Buscamos una infraestructura que pueda entrenar modelos con más de 1.000 millones de parámetros en conjuntos de datos tan grandes como un exabyte, que, para dar un poco de contexto, es el equivalente a 36.000 años de vídeo de alta calidad", aseguran Lee y Sengupta.
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— questionanser Thu Mar 27 07:21:49 +0000 2014
La anterior supercomputadora que Facebook utilizaba para entrenar sus modelos de inteligencia artificial está formada por 22.000 unidades de proceso Nvidia V100. La nueva máquina, que será 20 veces más rápida en procesos de visión artificial, utilizará en cambio la arquitectura DGX A100 de Nvidia. A efectos prácticos, esta mayor potencia permitirá entrenar los modelos de aprendizaje máquina mucho más rápidamente. Un modelo con decenas de miles de millones de parámetros, por ejemplo, puede terminar el entrenamiento en tres semanas, en comparación con nueve semanas que se tardarían con el anterior modelo.
Una vez creados, estos modelos pueden ejecutarse de forma muy rápida, y esta es la tecnología detrás de muchas de las herramientas que hoy consideramos habituales dentro de los servicios de Meta, como el etiquetado automático de fotos o la transcripción de un vídeo.
Para entrenar estos algoritmos de aprendizaje máquina, Meta utiliza los datos de los usuarios de Facebook, Instagram o Whatsapp, pero la empresa asegura que ha integrado en RSC varios mecanismos para proteger la privacidad de los usuarios. Los datos, por ejemplo, permanecen cifrados hasta el momento en el que deben ser procesados y RSC carece de una conexión directa a la red, la información sólo pueden ser enviada o recibida desde los centros de proceso de datos de la compañía.
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