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Meta lanza una plataforma de IA que facilita la transición de chips entre Nvidia y AMD

El software se ha convertido en un campo de batalla clave para los fabricantes de semiconductores que quieren construir un ecosistema de desarrolladores para usar sus productos.

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La empresa matriz de Facebook, Meta, ha lanzado un conjunto de herramientas gratuitas de software para aplicaciones de inteligencia artificial (IA) con el objetivo de facilitar a los desarrolladores la alternancia entre los diferentes chips subyacentes, como los de los fabricantes Nvidia y AMD, según se hace eco Reuters. Esta nueva plataforma de código abierto se basa en el marco de aprendizaje automático PyTorch, y puede ayudar a que el código se ejecute hasta 12 veces más rápido en el chip insignia A100 de Nvidia y hasta cuatro veces más rápido en Advanced Micro de AMD.

Este software está hecho para el trabajo denominado como inferencia, que pasa por recurrir a algoritmos de aprendizaje automático que previamente han sido entrenados en grandes cantidades de datos para tomar decisiones rápidas, como decidir si el animal que sale en una fotografía es un gato o un perro, por ejemplo.

El software se ha convertido en un campo de batalla clave para los fabricantes de semiconductores que quieren construir un ecosistema de desarrolladores para usar sus productos. Hasta la fecha, la plataforma CUDA de Nvidia ha sido más popular en cuanto al trabajo con IA.

Sin embargo, una vez que los desarrolladores adaptan su código para los chips de Nvidia, este se vuelve difícil de ejecutar en unidades de procesamiento gráfico o GPU de competidores como AMD. Desde Meta aseguran que su servicio está diseñado para intercambiar fácilmente entre chips.

“El soporte de back end de GUP unificado aporta a los desarrolladores de deep learning más opciones de proveedores de hardware con costes mínimos de migración”, asegura Meta en un comunicado oficial. Por el momento, ni Nvidia ni AMD han hecho comentario alguno respecto al lanzamiento.

En declaraciones a la agencia de noticias, David Kanter, fundador de MLCommons, un grupo independiente que mide el rendimiento de la inteligencia artificial, ha señalado que, el de Meta, es un esfuerzo importante por la multiplataforma. Y supone un testimonio de la importancia del software, particularmente en la implementación de redes neuronales en el aprendizaje automático para la inferencia”.



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