Google presenta la supercomputadora AI, supera a Nvidia

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Google ha revelado detalles sobre su supercomputadora de inteligencia artificial, que es más rápida y eficiente que los sistemas de Nvidia. Google ha estado diseñando e implementando chips de inteligencia artificial llamados Unidades de procesamiento de tensor (TPU) desde 2016, y la nueva supercomputadora es un testimonio de su éxito. Con más del 90 % del mercado de capacitación e implementación de modelos de IA, Nvidia aún domina la industria, pero la nueva supercomputadora de Google demuestra que es un serio competidor en el espacio de la IA. Una nueva supercomputadora es una herramienta poderosa para los modelos de aprendizaje automático y seguramente tendrá un gran impacto en la industria tecnológica.

Google es un importante pionero de la IA y ha desarrollado algunos de los avances más importantes en el campo durante la última década. Sin embargo, algunos creen que la empresa se ha quedado atrás en cuanto a la comercialización de sus inventos. Para demostrar que no ha desperdiciado su ventaja, Google ha estado compitiendo para lanzar productos y servicios, una situación de «código rojo» internamente. Los modelos y productos de IA, como Bard de Google o ChatGPT de OpenAI, requieren muchas computadoras y cientos o miles de chips para trabajar juntos para entrenar modelos, con las computadoras funcionando las 24 horas del día durante semanas o meses. Google ahora está trabajando arduamente para asegurarse de que sus productos y servicios de IA sean comercialmente viables y que no se pierda su liderazgo en el campo.

Google ha desarrollado un nuevo sistema con más de 4000 TPU (Unidades de procesamiento de tensores) y componentes personalizados para ejecutar y entrenar modelos de IA. Este sistema, llamado TPU v4, es 1,2x-1,7x más rápido y utiliza 1,3x-1,9x menos energía que la Nvidia A100. Se utilizó para entrenar el modelo PaLM de Google, que compite con el modelo GPT de OpenAI, durante 50 días. Las supercomputadoras TPU v4 son los caballos de batalla de los grandes modelos de lenguaje debido a su rendimiento, escalabilidad y disponibilidad. El nuevo sistema de Google es un gran avance en el campo de la IA y ayudará a seguir avanzando en el desarrollo de modelos de IA.

El chip TPU de Google se comparó con otros chips de IA en una prueba de toda la industria llamada MLperf, y los resultados muestran que es un chip potente y eficiente. Sin embargo, el último chip Nvidia AI, el H100, no se incluyó en la comparación porque es más reciente y se fabricó con una tecnología de fabricación más avanzada. Según el CEO de Nvidia, Jensen Huang, los resultados del H100 fueron significativamente más rápidos que los de la generación anterior, con un rendimiento 4 veces mayor que el del A100. Esto demuestra que el H100 es un chip potente para entrenar modelos de lenguaje grandes con una gran eficiencia energética.

La IA requiere mucha potencia informática, lo que puede ser costoso. Para reducir el costo, las empresas están desarrollando nuevos chips, componentes y técnicas de software. Los proveedores de la nube como Google, Microsoft y Amazon están aprovechando los requisitos de energía de la IA al alquilar el procesamiento de computadoras y proporcionar créditos o tiempo de computación a las nuevas empresas. Los chips de TPU de Google están siendo utilizados por Midjourney, un generador de imágenes de IA, como un ejemplo de cómo los proveedores de la nube están ayudando a reducir el costo de la IA.