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Hoy en día la Inteligencia Artificial parece estar dominada por un tema: el aprendizaje profundo. Las ahora tan sofisticadas redes neuronales requieren de mucha capacidad de cómputo, normalmente encontrado en las máquinas más poderosas del mundo. Sin embargo, NVIDIA propone poner todo esta potencia de cómputo en una sola caja, diseñada especialmente para el uso y necesidades de los investigadores de la Inteligencia Artificial (IA).

Antes ya NVIDIA había diseñado una serie de GPUs que se especializaban en aplicaciones de aprendizaje profundo, por lo que la propuesta de la empresa ahora resulta como el siguiente paso evidente. La nueva máquina se llama DGX-1 y es simplemente un gabinete que contiene un clúster de supercómputo de 8-GPU. Internamente se tienen 8 tarjetas Tesla P100 con 16 GGB de RAM en cada una, más 7 TB de almacenamiento para todos los datos que se requieren normalmente cuando se entrenan las redes neuronales. Hay algo llamado NVLink Hybrid Cube Mesh lo cual no queda claro por el momento qué es.

La máquina tiene un software de entrenamiento de redes neuronales incluido, por lo que los investigadores bien pueden empezar a trabajar de inmediato en sus problemas. La DGX-1 también puede ser una máquina para analizar enormes cantidades de datos. Considerando que NVIDIA es un nombre importante en la industria del cómputo, es claro que el costo que esta nueva máquina significa bien puede justificarse con el soporte de la empresa y las actualizaciones que se proveen en estos casos.

Las redes neuronales finalmente son sistemas que buscan emular cómo funciona el cerebro humano, las propias neuronas, y a través de una serie de algoritmos, entrenar a un conjunto de neuronas simuladas para que disparen una acción o no, de acuerdo a si se llega a un umbral, en este caso, definido por los programadores. Estas nuevas redes neuronales profundas parecen tener un algoritmo refinado que permite hacer más simple y poderoso este trabajo de extrapolación a diferentes niveles.

Los sistemas de redes neuronales profundas pueden correr en computadoras normales, pero la escasez de recursos pueden hacer que los sistemas sean lentos y que finalmente tengan limitantes serias. Por otra parte, la necesidad de paralelizar las tareas de las redes neuronales es fundamental para el óptimo funcionamiento de las mismas, por lo que se requiere de mucho poder de cómputo.

Y ahora, regresando a las noticias dolorosas, la DGX-1 cuesta 129 mil dólares. Es decir, que no es algo para el aficionado a la IA y probablemente el nicho de mercado sean las universidades y la industria en este caso.

Referencias:

TechCrunch 

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