La gente de NVIDIA dio a conocer sus nuevas placas aceleradoras Tesla, en sus modelos M40 y M4. Estos bichos del procesamiento gráfico sirven para potenciar los centro de datos en hiperescala, que hacen que las empresas de servicios web aceleren las enormes cargas de trabajo para el aprendizaje de máquinas.
Según la firma, la línea de alto procesamiento cuenta con dos aceleradores. El primero permite que los investigadores innoven rápidamente y diseñen nuevas redes neuronales, las cuales se encargarán del creciente número de aplicaciones a alimentar con inteligencia artificial (IA). Por otro lado, el segundo es un acelerador con bajo consumo de energía, diseñado para implementar estas redes en todo el centro de datos. La línea también incluye un conjunto de bibliotecas aceleradas por la GPU.
La carrera de la inteligencia artificial ya empezó. Sin duda alguna, el aprendizaje de máquinas es uno de los desarrollos más importantes de la computación en la actualidad, al nivel de la PC, la Internet y la computación en nube. Industrias que van desde servicios de nube al consumidor, producción automotriz y atención médica están experimentando en este momento una revolución, dijo Jen-Hsun Huang, CEO y uno de los fundadores de NVIDIA. Además. agregó: El aprendizaje de máquinas es el gran desafío computacional de nuestra generación. Creamos la línea de aceleradores de hiperescala Tesla para impulsar diez veces más el aprendizaje de máquinas. El ahorro de tiempo y de costos en los centros de datos será significativo.
Pasándolo en limpio, el aprendizaje de máquinas se usa para hacer que el reconocimiento de voz sea mucho más preciso, y que el reconocimiento automático de objetos y escenas en video o fotos, tengan la capacidad de etiquetar para una búsqueda más profunda. Esto también posibilita el reconocimiento facial en videos o fotos, incluso cuando el rostro está parcialmente oscurecido y alimenta servicios que reconocen gustos e intereses individuales, capaces de organizar cronogramas, entregar artículos noticiosos relevantes y responder con precisión a comandos de voz con un tono conversacional.
La nueva línea de aceleradores de hiperescala se crearon para incrementar las cargas de trabajo y aumentar de forma notable los resultados de los centros de datos. Por un lado, el GPU de NVIDIA Tesla M40 reduce ocho veces el tiempo de entrenamiento en comparación con las CPU (1,2 días vs. 10 días en un entrenamiento típico de AlexNet); permite la construcción para brindar confiabilidad 24/7, diseñado y probado para proporcionar alta confiabilidad en entornos de centros de datos; y tiene un rendimiento que se escala horizontalmente, con soporte para NVIDIA GPUDirect.
En tanto al M4, es una GPU con bajo consumo de energía para fines específicos, destinado para entornos de hiperescala y optimizados para las aplicaciones exigentes de servicios web con gran crecimiento, incluidos la transcodificación de video, el procesamiento de imágenes y video y la inferencia del aprendizaje de máquinas. En sus características, permite transcodificar, aumentar y analizar hasta 5 veces más transmisiones de video simultáneas que las CPU. A su vez es de bajo consumo de energía, y brinda hasta 10 veces más eficiencia energética que una CPU en el procesamiento de video y los algoritmos de aprendizaje de máquinas.
