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    Ampere Computing: abriendo un camino hacia la nube sostenible

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    AI News se reuni贸 con Victor Jakubiuk, director de IA de Computaci贸n de amperios, una empresa de semiconductores que ofrece procesadores nativos en la nube. Hablamos de c贸mo est谩n impulsando soluciones de alto rendimiento, escalables y energ茅ticamente eficientes creadas para la nube sostenible.

    En el panorama empresarial actual, la inteligencia artificial (IA) ha supuesto un innegable punto de inflexi贸n, impulsando la innovaci贸n y la competitividad en todas las industrias. Sin embargo, recientemente ha surgido un obst谩culo cr铆tico a medida que las empresas cambian r谩pidamente a procesos nativos de la nube: una grave escasez de servidores y costos operativos en aumento.

    Dado que la creciente demanda de potencia computacional pone en riesgo la perfecta integraci贸n de las iniciativas impulsadas por la IA, las empresas ahora enfrentan la tarea urgente de encontrar soluciones innovadoras, asequibles y mucho m谩s sostenibles para abordar esta escasez, una escasez que seguramente continuar谩.

    El impacto sobre el medio ambiente tambi茅n es motivo de preocupaci贸n. A nuevo estudio revela que para 2027, la industria de la IA podr铆a consumir tanta energ铆a como un pa铆s como Argentina, Pa铆ses Bajos o Suecia. Dado que las unidades de procesamiento de gr谩ficos (GPU) que consumen mucha energ铆a son una opci贸n popular para las cargas de trabajo de IA, esta potencia inform谩tica ha hecho que el consumo de energ铆a y la huella de carbono alcancen niveles sin precedentes.

    A medida que las empresas ampl铆an su huella digital, el imperativo de la sostenibilidad se vuelve cada vez m谩s importante. El impacto medioambiental del hardware que consume mucha energ铆a plantea un desaf铆o moral y pr谩ctico, y exige soluciones que concilien el rendimiento con el uso responsable de los recursos.

    芦La eficiencia es clave en el futuro de la inform谩tica禄, explica Jakubiuk. 芦Si bien el universo de la computaci贸n y los datos se est谩 expandiendo exponencialmente, el enfoque en la eficiencia energ茅tica en cargas de trabajo individuales est谩 aumentando notablemente禄.

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    鈥淗ist贸ricamente, las GPU eran la opci贸n preferida para el entrenamiento de modelos de IA debido a su potencia inform谩tica. Sin embargo, consumen mucha energ铆a y son ineficientes para la producci贸n鈥, afirma. 芦La implementaci贸n de GPU para inferencia transfiere estas ineficiencias, lo que agrava la potencia, el costo y las complejidades operativas禄.

    Esto es a煤n m谩s notable a medida que los procesos escalan, advierte. Si bien el entrenamiento de IA requiere grandes cantidades de computaci贸n por adelantado, la inferencia de IA puede requerir hasta 10 veces m谩s computaci贸n total con el tiempo, lo que crea un problema a煤n mayor a medida que aumenta la escala a medida que aumenta el uso de la IA.

    Ampere Computing se ha propuesto ofrecer soluciones que satisfagan estas necesidades. 芦Nos centramos 煤nicamente en la inferencia eficiente de IA en unidades centrales de procesamiento (CPU) que consumen menos energ铆a, ofreciendo eficiencia y rentabilidad incomparables en la nube禄, afirma Jakubiuk. 芦Nuestras soluciones de software y hardware ofrecen una transici贸n perfecta sin necesidad de una revisi贸n de los marcos existentes, lo que nos diferencia de las alternativas de c贸digo cerrado禄.

    芦Nuestro software, compatible con todos los marcos de c贸digo abierto, permite la computaci贸n consciente sin necesidad de reescrituras extensas, a diferencia de los sistemas propietarios禄, dice, se帽alando que los procesadores Ampere Cloud Native est谩n disponibles con los principales proveedores de nube, como Oracle Cloud, Google Cloud y Microsoft Azure, y en Scaleway entre los CSP europeos.

    Las cargas de trabajo de IA actuales se dividen en cuatro categor铆as: visi贸n por computadora, PNL, motores de recomendaci贸n e IA generativa. La combinaci贸n de software y hardware de Ampere Computing se adapta perfectamente a todas estas cargas de trabajo para implementaciones sostenibles de IA a escala.

    鈥淟a IA, al ser una tecnolog铆a horizontal, encuentra compatibilidad en diversas industrias, desde sectores conservadores como las finanzas hasta 谩mbitos innovadores como los autom贸viles aut贸nomos. La versatilidad de las soluciones de Ampere atiende a un amplio espectro de aplicaciones basadas en la nube鈥.

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    Ampere es tambi茅n uno de los miembros fundadores de la recientemente lanzada La Alianza de Plataformas de IAformado espec铆ficamente para promover una mejor colaboraci贸n y apertura en lo que respecta a la IA y en un momento crucial no solo para la industria de la tecnolog铆a, sino para el mundo en general.

    Debido a que las soluciones de IA pueden ser complejas de implementar, AI Platform Alliance trabajar谩 en conjunto para validar soluciones de IA conjuntas que brinden una mejor alternativa que el status quo basado en GPU.

    Al desarrollar estas soluciones como comunidad, este grupo acelerar谩 el ritmo de la innovaci贸n en IA al hacer que las plataformas de IA sean m谩s abiertas y transparentes, al aumentar la eficiencia de la IA para resolver problemas del mundo real y al ofrecer una infraestructura sostenible a escala que sea respetuosa con el medio ambiente y socialmente responsable.

    芦Estamos a la vanguardia, abogando activamente por una mayor eficiencia en la IA y m谩s all谩禄, afirma Jakubiuk, quien hablar谩 en la pr贸xima Evento global AI & Big Data Expo en Londres, del 30 de noviembre al 1 de diciembre.

    De cara al futuro, Jakubiuk imagina un futuro en el que reinar谩 la eficiencia. 鈥淓l futuro de la inform谩tica reside en una mayor eficiencia energ茅tica. Nuestra b煤squeda incesante es impulsar la eficiencia en todas las cargas de trabajo, empujando al mundo hacia una mayor eficacia鈥, afirma. El futuro es brillante a medida que la empresa contin煤a avanzando hacia la habilitaci贸n de la nube sostenible, una carga de trabajo a la vez.

    Puede obtener m谩s informaci贸n sobre las soluciones escalables de Ampere aqu铆.

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    Fuente: Ampere Computing: abriendo un camino hacia la nube sostenible

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