Huawei lanza Ascend 910 y MindSpore, el procesador de IA más potente del mundo

Huawei ha lanzado Ascend 910, el procesador de Inteligencia Artificial (IA, por sus siglas) más potente del mundo, así como MindSpore, la plataforma de computación de Inteligencia Artificial para todos los escenarios.

 

En su discurso, Eric Xu, Presidente Rotativo de Huawei, ha dicho: “Hemos progresado de manera constante desde que anunciamos nuestra estrategia de IA en octubre, para impulsar el desarrollo y la comercialización de los productos. El lanzamiento de Ascend 910 y MindSpore supone la cúspide del portfolio de IA para todos los escenarios, mostrando así un nuevo hito en la ejecución de la estrategia de la compañía en materia de IA”.

El procesador de IA presentado hoy por Eric Xu, Ascend 910, es un nuevo chip de la serie Ascend-Max, cuyas características se dieron a conocer durante la edición de Huawei Connect de 2018. Tras un año de pruebas, los resultados obtenidos indican que Ascend 910 cumple sus objetivos de rendimiento con un consumo de energía mucho menor que el que se había planeado en un principio: 256 TFLOPS (256 billones de operaciones de coma flotante por segundo) de precisión media (FP16) y 512 TOPS (512 billones de operaciones por segundo) de precisión simple (INT8). Lo más importante es que solo consume 310 vatios de energía para liberar esta potencia de cálculo, una cifra que se encuentra por debajo de los 350 vatios previstos. En palabras de Eric Xu: “El rendimiento de Ascend 910 ha sido muy superior al que esperábamos. Sin duda, tiene mucho más poder de computación que cualquier otro procesador de IA del mundo”.

El nuevo chip se ha empleado en tareas reales de entrenamiento de IA: en sesiones basadas en el modelo ResNet50, la combinación de Ascend 910 y de MindSpore, duplicando el rendimiento de los principales chips existentes con TensorFlow. En el futuro, Huawei invertirá sostenidamente en el portfolio de IA para distintos escenarios, como el edge computing, los vehículos autónomos y la capacitación.

MindSpore: marco IA de aprendizaje profundo para todos los escenarios

Huawei también ha anunciado hoy el lanzamiento de MindSpore, un marco informático de inteligencia artificial que admite el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial en todos los escenarios.

Los marcos informáticos de inteligencia artificial son fundamentales para facilitar el desarrollo de aplicaciones de IA, hacer que las aplicaciones relacionadas por IA sean más generalizadas y accesible y garantizar la protección de la privacidad.

En 2018, Huawei anunció los tres objetivos de desarrollo para su marco IA:

  • Desarrollo sencillo: reduce drásticamente el tiempo y los costes de capacitación.
  • Ejecución eficiente: utiliza la menor cantidad de recursos con una mayor eficiencia energética.
  • Adaptable a todos los escenarios: incluidas las aplicaciones para el dispositivo, edge y Cloud.

En el contexto actual en el que nos encontramos, donde la protección de la privacidad es más importante que nunca, la adaptabilidad a múltiples escenarios es esencial para habilitar una IA segura y generalizada. Esta es una de las propiedades más destacadas de MindSpore de Huawei. Gracias a su flexibilidad para diferentes entornos de operación, constituye una opción perfecta para el despliegue multi escenario.

MindSpore es capaz de soportar diferentes situaciones al mismo tiempo, garantizando la seguridad de los datos privados, ya que no se ocupa de los datos en sí sino de gradientes y modelos procesados que ya no contienen información de privacidad. Además de la defensa de privacidad, MindSpore cuenta con mecanismos de protección integrados en el marco de IA, haciendo más seguros y confiables los modelos. Sobre la base de versatilidad y sinergia entre distintos escenarios, incluidas las aplicaciones para el dispositivo, edge y Cloud, MindSpore opera sobre el concepto de “algoritmo de IA como código” con el objeto de facilitar el desarrollo y ahorrar el tiempo necesario para crear modelos.

Poniendo como ejemplo una red de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), en comparación con otras plataformas de computación de IA, MindSpore puede reducir en un 20% la carga de codificación, bajando significativamente el umbral de acceso a los desarrolladores y mejorando la eficiencia general en más del 50%. Tanto las características innovadoras del marco MindSpore como su rendimiento optimizado por los procesadores Ascend han superado con éxito los desafíos que suponen la complejidad de la computación de IA y la diversidad del poder de cómputo requerido, lo cual se ha traducido en la mejora de eficiencia y rendimiento. Además de la serie Ascend, MindSpore es compatible con otros procesadores como GPU y CPU. Con el propósito de promover el desarrollo de la Inteligencia Artificial, Xu ha afirmado: “MindSpore será de código abierto y estará habilitado para los desarrolladores a partir del primer trimestre de 2020, potenciando así la industria de IA”.

Portfolio de IA full-stack y multi escenario encaminado a la universalidad de la Inteligencia Artificial

Antes de lanzar ambos productos, Eric Xu hizo hincapié en la estrategia de Huawei en materia de IA:

  • Invertir en la investigación básica de IA para desarrollar capacidades fundamentales para el aprendizaje automático con eficiencia de datos (menos datos necesarios) y energía (menor potencia informática y consumo energético requeridos), seguro y confiable, automatizado y autónomo en dominios como la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y la decisión e inferencia, etc.
  • Construir un portfolio de IA completo y adaptable a todos los escenariosque proporcione un poder de computación considerable y asequible, así como una plataforma de IA eficiente y fácil de usar con servicios de canalización completa.
  • Introducir la mentalidad y tecnología de IA en los productos y soluciones existentes para crear mayor valor y mejorar las fortalezas competitivas.
  • Aplicar la Inteligencia Artificial en la gestión interna de Huawei y en volúmenes masivos de actividades comerciales cotidianas para conseguir una mejor eficiencia y calidad en las operaciones empresariales.

Los múltiples escenarios de despliegue del portfolio de IA de Huawei se refieren a las nubes públicas, las privadas, la informática de vanguardia en todas las formas, los dispositivos industriales del Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) y los de consumo, etc. En cambio, el denominado full-stack hace referencia a la funcionalidad de la tecnología de Huawei y al portfolio completo que incluye los chips e IP de la serie Ascend, la habilitación de chips CANN, el marco de formación e inferencia MindSpore, y la habilitación de aplicaciones ModelArts.

Eric Xu también ha hecho un repaso de la estrategia de Huawei para la Inteligencia Artificial. Aunque la IA es una nueva tecnología de propósito general (GPT, por sus siglas en inglés), tal y como lo fueron el ferrocarril y la electricidad en el siglo XIX y los automóviles y ordenadores en el siglo XX, la aplicación de IA todavía se encuentra en su fase inicial y tiene un largo camino por recorrer en términos de tecnología y capacidad. La aspiración y el objetivo de Huawei consisten precisamente en reducir hasta eliminar la distancia entre la realidad y la expectativa y acelerar la aplicación de IA. En este sentido, la compañía se propone cambiar diez cuestiones específicas:

  1. Disminuir con mayor potencia de computación el tiempo necesario para el entrenamiento de modelos complejos de días y semanas actuales a minutos y segundos en el futuro.
  2. Proporcionar un poder de computación más económico y abundante para poner fin a la potencia informática escasa y cara, que limita el desarrollo de IA.
  3. Posibilitar el despliegue de IA en cualquier escenario, no solo en las Cloud públicas, adaptando el portfolio a las diversas necesidades de las empresas y asegurando el respeto y la protección de la privacidad de usuarios.
  4. Invertir en el desarrollo de algoritmos de IA para optimizar la eficiencia de datosconsistente en menor demanda de datos y la eficiencia energética que se entiende por menor poder informático y consumo energético necesarios.
  5. Elevar el nivel de automatización de IA y minimizar la dependencia de la intervención humana a través de la plataforma de IA MindSpore y el habilitador de aplicaciones ModelArts.
  6. Mejorar constantemente algoritmos de modelos a fin de conseguir un rendimiento excelente en condiciones industriales reales en lugar del buen funcionamiento en condiciones virtuales de prueba.
  7. Implementar sistemas de circuito cerrado en tiempo real para garantizar el estado óptimo de las aplicaciones empresariales de IA.
  8. Maximizar el efecto mediante la sinergia entre la IA y otras tecnologías como 5G, Cloud, IoT, edge, cadena de bloques, macro datos, bases de datos, etc.
  9. Construir una plataforma full-stack para hacer de la IA una habilidad básica de todos los desarrolladores e incluso de todos los profesionales de las TIC, y no solo exclusivamente para expertos especializados.
  10. Incrementar la disponibilidad del talento de la IA a través de las tecnologíasfull-stack y multi escenario junto con la inversión en el desarrollo de talento y un ecosistema abierto.

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