Els xips de IA especialitzats mantenen espectatives i perills per als desenvolupadors.

Gràcies a la potencia de càlcul de la Inteligència Artificial (IA), els venedors de maquinari estan pensant amb els beneficis de rendiment d'acord amb la Llei de Moore. 

Aquest avantatges provenen d’una nova generació de xips especialitzats per a aplicacions d’IA com pot ser el deep-learning. Però el  nou mercat  de microxips fragmentat, comportarà algunes difícils opcions  per als desenvolupadors. 

La nova era d'especialització de xip per a la IA, va començar quan es van desplegar les unitats de processament gràfics (GPUs), desenvolupades originalment per a jocs i per a aplicacions com el deep-learning. La mateixa arquitectura que va fer que les GPU es mostressin imatges realistes també els va permetre reduir dades de manera molt més eficient que les unitats de processament central (CPU). Un gran pas endavant, es va produir en el 2007 quan Nvidia va llançar CUDA, un conjunt d’eines per fer programables les GPU de forma general.

Font: Istock

Els investigadors de la IA, necessiten tots els avantatges que es poden obtenir quan es tracten dels requisits computacionals sense precedents del deep-learning. La potència de processament de la GPU ha avançat ràpidament, i els xips dissenyats originalment per a reproduir imatges s'han convertit en els treballadors que impulsen la investigació i el desenvolupament de la IA canviants del món. Moltes de les rutines d’àlgebra lineal que són necessàries per fer que Fortnite s’executi a 120 fotogrames per segon, permet que ara es potenciín les xarxes neuronals al centre d’aplicacions d’avantguarda de visió per ordinador, reconeixement automatitzat de la veu i processament del llenguatge natural.  

Ara, la tendència a l’especialització dels microxips s’està convertint en una cursa. Els projectes de Gartner que especialitzen les vendes de xip per a IA, es duplicarà fins a uns 8.000 milions de dòlars EUA en el 2019 i arribaran a més de 34.000 milions de dòlars en el 2023. Les projeccions internes de Nvidia situen el mercat de GPUs del centre de dades (gairebé únicament utilitzats per alimentar el deep-learning) en un mateix període de temps de 50.000 milions de dòlars . En els propers cinc anys, es veurà que les inversions massives en silici personalitzat es produeixen a bon port d’Amazon, ARM, Apple, IBM, Intel, Google, Microsoft, Nvidia, Qualcomm. També hi ha un munt de startups al mix. CrunchBase estima que les empreses de xifres AI, incloses Cerebras , Graphcore , Groq, AI mític , SambaNova Systems i Wave Computing , han recaptat col·lectivament més d'1 mil milions de dòlars. 

Font: HPCWire

Els xips especialitzats de IA, són importants, ja que són catalitzadors per transformar la investigació de la IA d’avantguarda en aplicacions del món real. Tanmateix, l'aparició massiva de nous xips de IA, cada un més ràpid i especialitzat que el següent, també semblarà un revés a l’augment del programari empresarial. Es pot esperar que les ofertes de vendes i l'especialització de programari  treballin amb els fabricants amb un sol venedor. 

Si fa 15 anys, els serveis al núvol AWS, Azure, Box, Dropbox i GCP van sortir al mercat entre 12 i 18 mesos. La seva missió hauria estat bloquejar el major nombre possible de negocis, perquè una vegada que estiguis en una plataforma, és difícil canviar a una altra. Aquest tipus de pressa d'or per als usuaris finals està a punt de produir-se en IA, amb desenes de milions de dòlars i una investigació impagable. 

Els chipmakers no tindran prou feines promeses, i els avantatges seran reals. Però és important que els desenvolupadors de IA entenguin que els xips nous que requereixen noves arquitectures poden fer que els seus productes siguin més lents al mercat, fins i tot amb un rendiment més ràpid. En la majoria dels casos, els models de IA no seran portbles entre diferents fabricants de xip. Els desenvolupadors coneixen bé el risc de bloqueig dels venedors que suposa l’adopció d’API en el núvol de més alt nivell, però en el passat, el substrat de càlcul real s’ha normalitzat i homogenitzat. Aquesta situació canviarà dràsticament en el món del desenvolupament de la IA.

Font: The Economist

És ben probable que més de la meitat dels ingressos de la indústria de xip properament seran impulsats per  la IA i aplicacions de deep-learning. De la mateixa manera que el programari genera més programari, La IA genera més IA. S'ha vist moltes vegades: inicialment les empreses se centren en un problema, però finalment resolen molts. Per exemple, els grans fabricants d’automòbils s’estan esforçant per portar cotxes autònoms a la carretera i el seu treball d’avantguarda en l’aprenentatge profund i la visió informàtica ja està tenint un efecte en cascada; la investigació està dirigint a projectes fora del terreny com els robots de lliurament de Ford .

A mesura que surtin al mercat xips especialitzats de IA els gegants de xip actuals i les grans empreses de cloud, probablement arribaran a ofertes exclusives o adquiriran startups. Aquesta tendència fragmentarà el mercat de la IA en lloc d’unificar-la. Tot el que poden fer els desenvolupadors de IA ara és comprendre què és el que passa i planificar com pesaran els avantatges d'un xip més ràpid amb els costos de construir en noves arquitectures.

Font: Evan Sparks, conseller delegat de IA Determinate.