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La supercomputadora en un chip ofrece una vista concisa

Hola y mil gracias por leerme. Yo soy Simón Sánchez y esta vez te voy a hablar sobre La supercomputadora en un chip ofrece una vista concisa

El reconocimiento de objetos en tiempo real es una tarea bastante trivial para los humanos, pero para las computadoras requiere enormes cantidades de potencia de procesamiento, lo que requiere una sala completa llena de servidores. Y eso es una pena, ya que algunas de las aplicaciones más útiles para el reconocimiento de objetos se encontrarían naturalmente en plataformas móviles y portátiles, donde el rendimiento y la potencia informática tienden a ser bastante limitados.

Pero un pequeño grupo de investigadores ha encontrado lo que parece ser una solución tentadora. De la Universidad de Yale llega un informe de que los investigadores han desarrollado una «supercomputadora» que puede realizar el reconocimiento de objetos en tiempo real. El sistema, llamado NueFlow, se implementa como una red neuronal mapeada en un FGPA y puede caber fácilmente en la parte superior de un escritorio, en un automóvil y quizás incluso en un teléfono celular. El trabajo fue presentado el 15 de septiembre en el seminario de Computación Integrada de Alto Rendimiento (HPEC) en Boston, Massachusetts.

El investigador líder del proyecto, Eugenio Culurciello, de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de Yale, dijo que NueFlow funciona simulando el sistema visual de los mamíferos, imitando la red neuronal biológica que está conectada a nuestro cerebro. El sistema construido por Culurciello y sus colegas utiliza algoritmos de visión, basados ​​en redes neuronales convolucionales (ConvNets), mapeadas en una FPGA Xilinx Virtex. El último prototipo utiliza un procesador Virtex 6 de 200 MHz.

Encuentre una descripción más detallada de la arquitectura del sistema NueFlow aquí, donde describe las razones para implementar la FPGA.

. ¿Por qué es tan importante el hardware personalizado? Porque puede acelerar significativamente la ejecución de ConvNets y permitir la aparición de redes más grandes, con mayores capacidades de discriminación de objetos, mayor invariancia de tamaño y posición e imágenes de entrada y bancos de filtros más grandes.

Llamarlo supercomputadora es un poco exagerado, ya que el sistema proporciona unos modestos 100 gigaops de cálculo. La magia aquí parece estar en mapear los algoritmos de visión al hardware FPGA y lograr el aumento resultante en el rendimiento. Según los investigadores, la implementación es 60 veces más rápida que la de una CPU Intel i7 que ejecuta el software equivalente e incluso 2 veces más rápida que la de una GPU NVIDIA de gama alta (512 núcleos). Desde el punto de vista energético, la comparación es aún más favorable para la implementación de NueFlow ya que el consumo de energía fue de solo 7 vatios para la FPGA, en comparación con los 35 vatios de la CPU y los 300 vatios de la GPU.

«El sistema completo no será más grande que una billetera, por lo que podría incorporarse fácilmente en automóviles y otros lugares», dijo Culurciello en el comunicado de prensa de Yale.

De hecho, una aplicación en la que los investigadores se están enfocando es la navegación autónoma para automóviles, donde el reconocimiento de objetos en tiempo real es algo sin lo que literalmente no se puede vivir. Sin duda, esto alteraría nuestro enfoque del transporte automotor. (Por ejemplo, ¿cómo sería una póliza de seguro de automóvil?) Por cierto, supongo que tal sistema sería necesario para funcionar incluso mejor que un ser humano. Nadie toleraría un automóvil impulsado por computadora que funcionara el 99% del tiempo y atropellara a personas y propiedades el 1% restante del tiempo.

Además del escenario de conducción automotriz, la visión sintética tiene muchas otras aplicaciones, como la navegación robótica en lugares peligrosos o de difícil acceso, operaciones de combate donde los soldados pueden obtener una vista de 360 ​​grados de su entorno y situaciones de la vida. asistido para proporcionar monitoreo 24/7.

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