Nuevo chip de IBM para redes neurales

IBM ha desarrollado un nuevo chip resistivo que sería capaz de multiplicar por 30.000 la velocidad de aprendizaje de lo que se conoce como Deep Neural Network, o Red Neural Profunda en una traducción directa.

Esta solución del gigante azul ha sido denominada Resistive Processing Unit (RPU), o Unidad Resistiva de Procesamiento, y combina CPU con memoria no volátil para conseguir incrementar en gran medida el rendimiento, haciendo que tareas tan complejas como el habla o la traducción natural puedan ser una realidad.

Puede parecer complicado pero es posible entenderlo de forma sencilla con un ejemplo. Modelos de inteligencia artificial como DeepMind de Google utilizan complejas capas de Redes Neuronales Profundas que necesitan realizar miles de millones de operaciones en paralelo.

Esto implica una gran cantidad de comunicaciones entre la RAM y los procesadores que forman el sistema, un problema que se resuelve con los RPU de IBM, ya que como anticipamos cuentan con memoria no volátil que encima permite mantener unas velocidades similares ala DRAM. Así, la información que necesita la IA estaría siempre disponible para ser recuperada casi de forma casi instantánea.

Suena bien, pero de momento todo se encuentra en una etapa inicial, y de hecho la propia memoria resistiva que se utiliza ni siquiera ha sido comercializada, así que estamos ante un proyecto a largo plazo.

Más información: Tom´s Hardware.