es.wedoany.com Noticia: La empresa Unconventional AI, fundada por Naveen Rao, exdirector de IA de Databricks, ha lanzado recientemente un modelo de generación de imágenes basado en una nueva arquitectura informática de osciladores, afirmando que esta tecnología puede reducir el consumo de energía de procesamiento de inferencia hasta 1000 veces.
El modelo presentado por la compañía, denominado Un-0, es una herramienta de sistema de generación de imágenes que demuestra por primera vez la capacidad operativa real de su tecnología. En un artículo recién publicado, el equipo de investigación detalla cómo, mediante la simulación de software de la nueva arquitectura, construyeron un modelo de generación de imágenes completamente funcional cuyo rendimiento es comparable al de los modelos de difusión más avanzados actuales.
“Esto es un ‘Hola Mundo’ para un nuevo tipo de computadora”, dijo Rao a TechCrunch. “En el próximo año, comenzarás a ver noticias muy interesantes”. Los resultados de salida de Un-0 son similares a los de modelos de generación de imágenes como Stable Diffusion o GPT Image 1 de OpenAI, y el avance clave radica en su método de implementación. El modelo se basa en una arquitectura de osciladores, completamente diferente de la computación tradicional y de los chips principales utilizados en modelos de lenguaje grandes. Las ventajas de la computación con osciladores son complejas, pero según Rao, esta tecnología puede reducir el consumo de energía hasta 1000 veces.
Actualmente, gran parte de la infraestructura necesaria para lograr este objetivo aún está en construcción. La versión actual de Un-0 se ejecuta en una simulación de software del chip oscilador de Unconventional, pero la compañía planea publicar pronto los diagramas de circuito del chip real. El siguiente paso será que el equipo construya desde cero una pila de inferencia completa, y finalmente ofrecer capacidad de cómputo al exterior como otros proveedores.
“Construiremos un nuevo sistema compuesto por nuestros chips”, afirmó Rao. “Ejecutaremos modelos de IA en él, lo conectaremos a cables de red, los usuarios enviarán indicaciones, el sistema generará resultados de inferencia, pero con solo una milésima parte del consumo de energía”. Aunque la empresa tiene menos de 50 empleados, lo que hace que este objetivo parezca extremadamente desafiante, considerando la escala de la construcción de inteligencia artificial y los costos esperados para satisfacer la creciente demanda de inferencia, podría ser una de las pocas soluciones capaces de abordar el problema de escala. En opinión de Rao, el suministro de energía se convertirá en una de las limitaciones físicas para el desarrollo de la inteligencia artificial en los próximos años, y Unconventional es uno de los pocos proyectos que puede enfrentar este desafío.
“Debido al problema energético, la expansión de la IA es difícil. Esta será una limitación fundamental en los próximos años. No se puede superar. Al final, será un problema limitado por la energía”, dijo.
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