El jueves, Unconventional AI, una empresa emergente liderada por el ex jefe de inteligencia artificial de Databricks, Naveen Rao, demostró su modelo inaugural, Un-0, un sistema de generación de imágenes que se ejecuta en una versión simulada de la arquitectura de computadora basada en oscilador de la empresa. El lanzamiento marca la primera prueba de concepto pública de que este diseño de hardware no convencional puede reproducir el rendimiento de los modelos de difusión de última generación, como Stable Diffusion y las herramientas de generación de imágenes de OpenAI.
Rao, quien dejó Databricks a principios de este año, argumenta que la demanda implacable de la industria de inferencia de inteligencia artificial está chocando con un techo energético duro. "La escalabilidad de la inteligencia artificial es difícil debido a la energía", le dijo a TechCrunch. "Será el límite fundamental en los próximos años". Al replantear el substrato de cómputo subyacente, Unconventional AI busca reducir la potencia necesaria para la inferencia en hasta 1.000 veces.
El modelo Un-0 no se entrenó en un chip físico; en cambio, el equipo de Rao ejecutó una simulación de software de toda la pila de la arquitectura basada en oscilador. A pesar de la falta de hardware, el modelo generó imágenes que eran indistinguibles en calidad de las producidas por los modelos de difusión convencionales. El artículo de investigación acompañante detalla cómo el equipo tradujo las operaciones matemáticas de un modelo de difusión al dominio oscilatorio, preservando la fidelidad mientras aprovechaba la eficiencia energética intrínseca de la arquitectura.
La computación basada en oscilador se desvía notablemente de los diseños centrados en transistores que dominan los procesadores de hoy en día. En lugar de confiar en la conmutación binaria, el enfoque utiliza señales que oscilan continuamente para codificar y manipular datos. Rao cree que este método puede ejecutar las multiplicaciones de matrices en el corazón de la inferencia de inteligencia artificial con muchos menos cambios de voltaje, la principal fuente de pérdida de potencia en los chips digitales. Los ahorros teóricos, afirma, se traducen en una reducción de 1.000 veces en el consumo de energía por inferencia.
La hoja de ruta de Unconventional AI llama a moverse de la simulación al silicio dentro del próximo año. La empresa planea publicar esquemas para un chip físico de oscilador, luego construir una pila de inferencia de extremo a extremo que se pueda integrar en flujos de trabajo de inteligencia artificial existentes. "Construiremos un nuevo tipo de sistema compuesto por nuestros chips", dijo Rao. "Ejecutaremos modelos de inteligencia artificial allí, y tendremos un cable de red donde las solicitudes de inferencia entren y salgan, pero se hará a 1/1000 de potencia".
Si bien la empresa actualmente emplea a menos de 50 personas, su ambición se alinea con un creciente consenso de que los costos de energía podrían convertirse en un cuello de botella para la continuación de la expansión de la inteligencia artificial. Los analistas de la industria señalan que las facturas de electricidad de los centros de datos ya representan una parte importante de los gastos operativos de la inteligencia artificial, y las proyecciones sugieren que la demanda de energía podría superar la oferta si persisten las tendencias actuales.
Los críticos advierten que pasar de un modelo de software a un chip manufacturable presenta importantes desafíos de ingeniería. Los circuitos de oscilador deben mantener un tiempo preciso bajo condiciones de temperatura y voltaje variables, un obstáculo que los diseños de silicio tradicionales han refinado durante décadas. Sin embargo, Rao permanece confiado. "En el próximo año, empezarás a ver algunas noticias interesantes sobre esto", le dijo a los reporteros.
Si Unconventional AI tiene éxito, las implicaciones podrían afectar a los proveedores de servicios en la nube, empresas y dispositivos de borde que dependen de la inferencia de inteligencia artificial. Una reducción de 1.000 veces en la potencia reduciría los costos operativos, reduciría las huellas de carbono y potencialmente democratizaría el acceso a modelos avanzados para organizaciones sin presupuestos de cómputo masivos.
El próximo hito de la empresa es la fabricación de un chip físico de oscilador, seguido de benchmarks que comparen el uso de energía real con los GPUs y TPUs convencionales. Hasta entonces, Un-0 sirve como una demostración de "hola mundo", una visión del futuro donde la inteligencia artificial se ejecuta en hardware diseñado desde cero para la eficiencia en lugar de modificar procesadores existentes.
Questo articolo è stato scritto con l'assistenza dell'IA.
News Factory APP - notizie agentiche per potenziare il tuo SEO e AEO.