Microsoft se sube a la Inteligencia Artificial por Hardware con el Proyecto Brainwave

Hace ya algún tiempo que Google se adentró en el mundo del desarrollo de chips destinados a su uso en tareas de Inteligencia Artificial. Estos chips, denominados Unidades de Proceso Tensor, están optimizados para trabajar con sus algoritmos de Deep Learning. Y ya están listos para utilizarlos en el mundo de la nube, para lo que empezarán a ofrecer el hardware que los integra a terceros que hayan contratado servicios a través de Google Cloud. Microsoft, que lleva tiempo fijándose en lo que está haciendo Google en este campo, no se quiere quedar atrás, por lo que acaba de dar un paso para adentrarse también en este sector con su nuevo Proyecto Brainwave.

El objetivo de este nuevo proyecto, según Forbes, es conseguir que las aplicaciones de Deep Learning instaladas en los centros de datos de Microsoft funcionen de manera rápida y eficiente. Pero para ponerlo en marcha, los de Redmond han optado por un enfoque distinto al del proyecto de Google. En vez de desarrollar un chip optimizado para un conjunto de algoritmos muy específicos, lo que está haciendo es utilizar un tipo de chip denominado Array de Puerta Programable (FPGA), que puede reprogramarse a voluntad después de su fabricación.

Estos FPGAs, desarrollados por la filial de Intel Altera, permiten una mayor flexibilidad que los dedicados, como los que tiene Google. Y según lo ven en Microsoft, esta flexibilidad es importante debido a que el Deep Learning avanza casi cada día. Tal como ha manifestado al respecto uno de los principales ingenieros de Microsoft, Doug Burger, con el Proyecto Brainwave querían «desarrollar algo más grande, disruptivo y general que dar con una solución puntual«. Y además de contar con chips diferentes, el proyecto será compatible con múltiples frameworks de Deep Learning. Entre ellos CNTK de Microsoft, TensorFlow de Google y Caffe2 de Facebook.

Eso sí, aunque los chips FPGA son conocidos por su flexibilidad con distintos tipos de aplicaciones, no destacan precisamente por tener un gran rendimiento. Pero según Burger, Microsoft los ha modificado lo suficiente para que sean competitivos y tengan el mismo rendimiento, o mejor, que el de los chips dedicados. Durante su presentación, Microsoft hizo una demostración de su funcionamiento, en la que mostró el hardware de este sistema con un rendimiento de 40 teraflops y realizando cada operación en menos de un milisegundo.

El Proyecto Brainwave se va a centrar en lo que en Microsoft conocen como Inteligencia Artificial en tiempo real. Específicamente en ejecutar algoritmos de Deep Learning, no en entrenarlos. El entrenamiento en Deep Learning es un proceso que requiere una mayor potencia de computación , que requiere su ejecución con grandes cantidades de datos. Por ahora, este proyecto sólo estará disponible de forma interna para el uso de los departamento de Inteligencia Artificial de la compañía. Pero en un futuro puede que los de Redmond reconsideren esta decisión y decidan ofrecerlo a terceros a través de sus servicios en la nube.