IBM quer acelerar aprendizado de IA com novo tipo de chip

É possível ensinar praticamente qualquer coisa para redes neurais↳Deep learning9 conteúdosRedes neurais roots – Parte 01Dev (Back & Front) · abr 2019Redes neurais roots – Parte 02: treinamentoDev (Back & Front) · mai 2019Redes neurais roots – Parte 03: show me the codeDev (Back & Front) · mai 2019Ver tudo em AI → profundas – deep neural networks (DNNs) -, inclusive ensiná-las a nos vencer em nossos próprios jogos. O problema de se treinar sistemas de inteligência artificial é que isso requer a utilização de supercomputadores ou data centers por vários dias.

Entretanto, cientistas do T. J. Watson Research Center da IBM acreditam que conseguem diminuir drasticamente os tempos de aprendizagem com um novo chip, que combina CPU e memória não volátil. Ele poderia acelerar as velocidades dos dados exponencialmente, resultando em sistemas capazes de buscar dados tão rapidamente quanto conseguem processá-los.

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Então, por que é preciso muito poder de computação e tempo para ensinar uma IA? O problema é que as redes neurais modernas, como DeepMind do Google ou IBM Watson, devem executar bilhões de tarefas em paralelo. Isso exige inúmeras chamadas de memória de CPU, que rapidamente são somadas a bilhões de ciclos. Assim, os pesquisadores criaram uma nova tecnologia de armazenamento, como uma RAM resistiva, que pode armazenar permanentemente dados com velocidades de DRAM. No entanto, eles tiveram a ideia de elaborar um novo tipo de chip chamado de resistive processing unit (RPU), que coloca grandes quantidades de RAM resistiva diretamente em uma CPU.

Os cientistas acreditam que seria possível construir esses chips usando a tecnologia CMOS regular, mas, por agora, RPMs ainda estão em fase de investigação. Além disso, a tecnologia por trás delas, como a RAM resistiva, ainda precisa ser comercializada.

Com informações de Engadget