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Mar, 6 diciembre, 2022
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ARM anunció un nuevo chip que incorpora funciones de inteligencia artificial

arm dynamiq2 inteligencia artificial

  • La tecnología permitiría realizar estas funciones desde el mismo dispositivo móvil para evitar el procesamiento en servidores conectados a Internet, como funcionan en la actualidad gran parte de los sistemas basados en los algoritmos de máquinas autodidactas.
  • Apple y Google se suman a la carrera.

Londres, Inglaterra. 1 junio, 2017. La empresa de chips ARM, cuya tecnología se encuentra en la mayoría de smartphones y tabletas , está trabajando en un nuevo procesador orientado a cubrir las necesidades de la inteligencia artificial, indicó la compañía.

Para ello se mejoró la eficiencia energética de los modelos Cortex-A55 y -A75 y se añadieron elementos de las denominadas redes neuronales en los algoritmos de control que se utilizan en las máquinas autodidactas.

Los primeros dispositivos con estos chips podrían salir al mercado en 2018, según indicó la empresa.

ARM cuenta con un rendimiento 50 veces mayor en aplicaciones con inteligencia artificial y sistemas machine learning en los próximos tres a cinco años gracias a las mejoras en la arquitectura y los avances en el software, además de que la CPU (seguiría siendo Cortex-A9) y el hardware acelerador de gráficos multiplicarían también por 10 su rendimiento.

La firma británica, que adquirió la empresa de tecnología japonesa Softbank por US$ 32.000 millones en julio de 2016, desarrolla la arquitectura de los chips en los que se basan los procesadores Qualcomm, Samsung o Apple. Softbank con la adquisición de ARM apunta al gigantesco mercado que está por crearse de miles de millones de equipos conectados a la Internet, en lo que se ha denominado la IoT (Internet of Things).

Con DynamIQ, ARM busca ir un paso más allá en la distribución de núcleos. En lugar de agrupar por consumo energético y/o rendimiento, DynamIQ big.LITTLE permite configuraciones más flexibles y complejas. Los fabricantes podrán incluir hasta ocho núcleos en un mismo cluster, y cada uno de ellos puede tener un rendimiento y unas características energéticas completamente diferentes.

arm dynamiq2 inteligencia artificial

La nueva tecnología también ofrece mejoras en seguridad, lo que permite su integración en autos autónomos, robots industriales y otros productos similares. Asimismo, gracias a la mayor flexibilidad en la configuración interna y a los nuevos subsistimos de memoria, los accesos a datos y la gestión energética son mejores que en tecnologías anteriores de ARM.

Con más de 50.000 millones de chips ARM vendidos entre 2013 y 2017, este salto tecnológico le permitiría abarcar más sistemas, dispositivos y nuevas plataformas que nunca, así que la marca estima alcanzar los 100.000 millones de chips en el 2021.

Apple y Google se suman a la carrera

Apple, está trabajando en uno que podría integrar en futuros modelos de iPhone. El chip se conoce internamente, de momento, como Motor Neural de Apple y funcionaría como un coprocesador más en el teléfono, en un papel parecido al que ahora tiene el Mx que acompaña al cerebro del teléfono, y que se encarga del control de los acelerómetros y sensores de posición para aligerar la carga del procesador principal.

Con el nuevo chip, Apple podría lograr que el propio teléfono realizara el reconocimiento del lenguaje natural a la hora de hablar con Siri o la búsqueda de ciertos objetos o personas en las fotos o vídeos sin necesidad de enviar los datos a un servidor externo. De esta forma conseguiría ofrecer respuestas más rápidas y con un menor riesgo para la privacidad del usuario.

Estos lanzamientos complementarían el anuncio de Google de la segunda generación de procesadores TPU, chips específicamente diseñados para los servicios de inteligencia artificial que la empresa ofrece en aplicaciones como Google Photos o Assitant. Los TPU no están pensados para dispositivos móviles -son potentes procesadores diseñados para granjas de servidores- pero confirman la misma tendencia. Para el siguiente gran paso evolutivo la IA no sólo necesita mejores algoritmos, también silicio a medida.

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