Actualmente, es posible que te sorprenda saber que la inteligencia artificial (IA) impulsa muchos de los servicios tecnológicos que utilizas a lo largo del día. Cada vez que utilizas la función de reconocimiento de voz en tu teléfono o interactúas con un chatbot para recibir servicio al cliente, en realidad estás utilizando IA detrás de escena. Estas tecnologías existentes consumen mucha energía.
Índice
La importancia de la eficiencia energética en la IA
En el campo de la informática tradicional, un sistema está compuesto principalmente por dos componentes principales: la memoria y la unidad central de procesamiento (CPU). Estos están conectados entre sí mediante un bus y los datos se transfieren de ida y vuelta para ejecutar instrucciones y realizar cálculos. Con el avance de los transistores, las CPU se han vuelto más rápidas y eficientes en términos de consumo de energía.
Esto ha incrementado la importancia de las limitaciones de velocidad y energía que se utilizan durante la transferencia de datos entre la memoria y la CPU. En las tareas computacionales intensivas en datos, como el aprendizaje profundo, la comunicación de datos domina el tiempo de ejecución y el consumo de energía. Para ponerlo en perspectiva, para entrenar un modelo de procesamiento de lenguaje natural muy grande, se consume aproximadamente la misma cantidad de energía que la huella de carbono equivalente a cinco automóviles.
Incluso en un entorno de nube, donde muchos ordenadores trabajan juntos para resolver el mismo problema, puede tardar más de una semana en completarse el entrenamiento. Para apreciar estas limitaciones de tiempo y energía, debemos analizar el campo de la IA y los avances que se están produciendo.
Categorías de la inteligencia artificial
La IA se puede dividir en tres categorías diferentes:
- IA estrecha: en esta categoría, somos capaces de resolver tareas individuales con una precisión sobrehumana.
- IA amplia: aquí, realizamos múltiples tareas dentro del mismo dominio, como diagnosticar a un paciente con cáncer y proporcionar un plan de tratamiento.
- IA general: en este nivel, trabajamos en múltiples dominios, aplicando el aprendizaje de un área a otra área con facilidad y, a menudo, sin supervisión.
Actualmente, nos encontramos entre la IA estrecha y la IA amplia, y sabemos que si queremos avanzar hacia la IA general, el tamaño y la complejidad de nuestros modelos aumentarán. Esto generará la necesidad de innovar y desarrollar una IA más eficiente en cuanto al consumo de energía. Es en este punto donde entra en juego la computación en memoria.
Computación en memoria
En lugar de dedicar tiempo a transferir los datos de un lado a otro, ¿qué pasaría si pudiéramos diseñar un sistema que eliminara este movimiento de datos y realizara las funciones tanto de la memoria como de la CPU? ¡Entonces podríamos aumentar nuestra velocidad y eficiencia energética!
Para comprender esto, es útil desglosarlo y considerar qué tipos de cálculos podría realizar una memoria. Podemos pensar en una memoria como una matriz de elementos resistentes, donde cada elemento se puede programar con un valor de conductancia ‘g’ (que es simplemente la inversa de la resistencia). Si colocamos un elemento resistente entre dos cables metálicos y lo programamos con una conductancia ‘g1’, podemos aplicar un voltaje ‘v1’ y calcular la corriente ‘i1’ que fluye a través del dispositivo utilizando la ley de Ohm.
Si agregamos una segunda fila de dispositivos a nuestra matriz, la corriente a través de un dispositivo en particular se expresaría como ‘i2’. Y la corriente total que sale de la parte inferior de nuestra columna se puede calcular como ‘i = i1 + i2’, utilizando la ley de Kirchhoff, lo que nos permite realizar una operación de acumulación. Así, podemos realizar operaciones de multiplicación utilizando la ley de Ohm y de suma utilizando la ley de Kirchhoff.
Si ahora extendemos nuestra matriz para agregar un elemento en cada punto de intersección entre los diversos cables metálicos, y representamos estos elementos con diferentes valores de conductancia, podemos programarlos con diferentes valores y representar esto como una matriz de conductancia ‘g’. Luego, podemos aplicar diferentes voltajes a cada fila de nuestra matriz y representar esto como un vector de voltajes de entrada ‘v’. Las corrientes que salen de las columnas se pueden representar como el vector resultante ‘i’, que es igual al producto de la matriz de conductancia ‘g’ por el vector de voltaje ‘v’. Esto es simplemente una multiplicación de matriz vector o MVM, que resulta ser muy conveniente, ya que alrededor del 60 al 90 por ciento de las operaciones en las cargas de trabajo de inferencias de IA son operaciones MVM.
Mapeo de redes neuronales en componentes de memoria
Una capa de una red neuronal consiste en muchas neuronas de salida, y cada una de estas neuronas de salida, por ejemplo ‘n’, es impulsada por un conjunto de neuronas de entrada a través de un conjunto de pesos. Si consideramos la entrada a nuestra capa de red neuronal como ‘x’, podemos expresar matemáticamente la salida de la capa como la siguiente ecuación:
Y = f(Gx)
Podemos mapear esta ecuación en nuestra matriz de memoria haciendo que todos los valores de conductancia sean iguales a los pesos de nuestra capa. Luego, podemos codificar las entradas de nuestra capa de red neuronal ‘x’ como un vector de voltajes de entrada ‘v’ y finalmente podemos recolectar las corrientes que salen de las columnas de cada columna de la matriz y aplicar nuestra función de activación ‘f’ a la corriente para obtener la salida ‘y’ de nuestra capa de red neuronal. De esta manera, podemos utilizar estos conceptos para mapear nuestra red neuronal en nuestra matriz de memoria y realizar cálculos analógicos en memoria para obtener una IA más eficiente en términos de consumo de energía.
Este enfoque de computación en memoria para la IA es emocionante y tiene el potencial de revolucionar el campo. Hay muchos detalles relacionados con el diseño, la construcción y el uso de estos chips de computación analógica en memoria, los cuales se pueden explorar y aprender en profundidad. Puedes unirte a nosotros y consultar nuestro kit de herramientas de hardware de IA para aprender más sobre diferentes redes neuronales y simularlas. También puedes explorar varios elementos de memoria incluidos en el kit. Lo mejor de todo es que puedes contribuir y unirte a nosotros para ayudar a que la IA sea más eficiente en cuanto al consumo de energía.
Gracias por leer este artículo. Si te ha gustado, no olvides darle me gusta y suscribirte a nuestro canal. También puedes consultar los enlaces a continuación para acceder a nuestro kit de herramientas de hardware de IA, que es de código abierto.
Resumen
Hemos discutido la importancia de hacer que la inteligencia artificial sea más eficiente en términos de consumo de energía. La computación en memoria, que elimina la necesidad de transferir datos entre memoria y CPU, ofrece una solución prometedora para mejorar la eficiencia energética de la IA. Hemos visto cómo mapear redes neuronales en componentes de memoria y realizar cálculos analógicos en memoria para lograr una mayor eficiencia energética.
Preguntas frecuentes
A continuación, abordaremos algunas preguntas frecuentes relacionadas con la eficiencia energética en la inteligencia artificial:
- ¿Por qué es importante la eficiencia energética en la IA?
- ¿En qué categorías se puede dividir la inteligencia artificial?
- ¿Qué es la computación en memoria?
- ¿Cómo se mapea una red neuronal en componentes de memoria?
- ¿Cómo puedo aprender más sobre la eficiencia energética en la IA?
La eficiencia energética es importante en la IA para reducir el consumo de energía y minimizar el impacto ambiental. La IA consume grandes cantidades de energía, especialmente en tareas de procesamiento intensivas en datos, como el aprendizaje profundo. Mejorar la eficiencia energética de la IA nos permite utilizar los recursos de manera más sostenible.
La inteligencia artificial se puede dividir en tres categorías: IA estrecha, IA amplia e IA general. La IA estrecha se centra en la resolución de tareas específicas con alta precisión. La IA amplia abarca la realización de múltiples tareas dentro del mismo dominio, mientras que la IA general busca aplicar el aprendizaje de un dominio a otro sin supervisión.
La computación en memoria es un enfoque que elimina la necesidad de transferir datos entre la memoria y la CPU al realizar cálculos directamente en la memoria. Esto permite mejorar la velocidad y la eficiencia energética de los sistemas de inteligencia artificial.
Se puede mapear una red neuronal en componentes de memoria asignando los pesos de la red a los valores de conductancia en una matriz de memoria. Las entradas y salidas de la red se representan como vectores de voltaje y corriente, y los cálculos se realizan utilizando operaciones analógicas en memoria.
Puedes aprender más sobre la eficiencia energética en la IA consultando nuestro kit de herramientas de hardware de IA, que te permite explorar diferentes redes neuronales y simular su funcionamiento. También puedes unirte a nuestra comunidad para contribuir y ayudar a hacer que la IA sea más eficiente en cuanto al consumo de energía.
Esperamos que este artículo te haya brindado una visión interesante sobre la importancia de la eficiencia energética en la inteligencia artificial. Si deseas obtener más información sobre este tema o explorar otros artículos relacionados, te invitamos a consultar nuestro sitio web y leer nuestros artículos adicionales sobre IA y tecnología.
¿Te ha resultado útil??
0 / 0
Hola, somos Mila Jiménez y César Sánchez. Dos apasionados de la ciberseguridad con muchos años de experiencia. Hemos trabajado en muchas empresas del mundo TI y ahora nos apetece compartir nuestro conocimiento con cualquiera que lo necesite.
¡Si te gusta nuestro contenido puedes invitarnos a un café AQUÍ!