Hace unos días, Intel Labs y Rice University anunciaron SLIDE, un innovador algoritmo de aprendizaje profundo que aprovecha de manera mucho más eficiente el hardware actual.
SLIDE, El nuevo algoritmo de aprendizaje profundo desarrollado por Intel
Con SLIDE, la eficiencia de la CPU para el entrenamiento de aprendizaje profundo de los modelos tradicionales de IA mejora enormemente. El trabajo de investigación ejemplificó que un conjunto de plataformas con 44 núcleos Xeon y un conjunto de plataformas por valor de 100,000 USD respaldadas por 8 tarjetas de aceleración NVIDIA Volta V100 realizaron la misma tarea de capacitación en 3.5 veces menos tiempo que con cualquier otro algoritmo.
SLIDE no necesita GPU porque tiene un enfoque fundamentalmente diferente del aprendizaje profundo. La técnica de entrenamiento estándar de «retropropagación» para redes neuronales profundas requiere la multiplicación de matrices, una carga de trabajo ideal para las GPU. Con SLIDE, Shrivastava, Chen y Medini convirtieron la formación en redes neuronales en un problema de búsqueda que se podía resolver con tablas de hash.
Esto reduce radicalmente la carga de trabajo de SLIDE en comparación con el entrenamiento de retropropagación. Una plataforma de GPU de alta gama como las que ofrecen Amazon, Google y otros para los servicios de aprendizaje profundo basados en la nube tiene ocho Tesla V100 y cuesta alrededor de 100.000 dólares, dijo Shrivastava.
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Curiosamente, Intel también declaró que su plataforma no ha sido completamente optimizada, ya que no estaba habilitado el DLBoost. Sin embargo, no se ha anunciado el modelo exacto de las CPUs Xeon utilizadas para completar los 44 núcleos. Especulando, podrían tratarse de dos Xeon Platinum 6238 de 22 núcleos y 44 hilos, aunque también podrían ser modelos inéditos que no han sido anunciados.
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