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ISC 2013: NVIDIA colabora en la red neuronal más grande del mundo basada en GPUs

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En la agenda que organizó NVIDIA para la pasada ISC 2013, otro de los temas importantes que abordó fue su participación con la Universidad de Stanford, en Estados Unidos, para diseñar la red neuronal más grande y potente del mundo basada en GPUs. Con la simple finalidad de crear un modelo para “entender” cómo se comporta el cerebro humano en tareas como reconocimiento de objetos, caracteres, voces y audio.

Lo que hace imponente a la red neuronal de Stanford es que a diferencia del datacenter “Google X Lab” que construyó Google en el 2012 que se compone de 1000 servidores basados en CPU o 16000 CPUs y es capaz de generar 1.7 mil millones de parámetros neuronales para aprender a reconocer solamente gatos en videos de YouTube, con la ayuda de NVIDIA se ha podido mejorar el rendimiento en hasta 6.5 veces y se ha podido simplificar y generar 11.2 mil millones de parámetros neuronales con tan solo 16 clústers de servidores.

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Sumit Gupta, Gerente General de la unidad de cómputo acelerado por Tesla, en NVIDIA, comenta:

“Al entregar niveles significativamente más altos de rendimiento de cómputo que CPUs, los aceleradores GPUs permiten modelar redes neuronales de gran escala a las masas. Cualquier investigador o compañía pueden usar una máquina de aprendizaje para solucionar toda clase de problemas de la vida real con solo unos cuantos servidores aceleradores por GPUs.”

Entre las compañías que ya están usando GPUs en el campo de la inteligencia artificial es Nuance, quien se ha dedicado durante los últimos años a desarrollar tecnologías para el reconocimiento de voz y lenguaje. Entre sus logros más notables se encuentran modelos que pueden reconocer patrones de palabras y relacionarlas en patrones que ha aprendido anteriormente. 

Fuente: Xbitlabs, 4Gamer.net, Anandtech

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Acerca de Victor Padró

Apasionado por la tecnología y el aprendizaje, observador, feliz padre, ultra fan de Atari y Star Wars, apasionado por el Fútbol y amante del buen cine. Head Manager de HardwareMX.

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