IA y modelos
Unconventional AI lanza un modelo de imagen para probar una nueva arquitectura de chips
Unconventional AI, dirigida por Naveen Rao, lanzó su primer modelo de generación de imágenes, Un-0, mientras afirma que su arquitectura basada en osciladores podría reducir el consumo de energía de la IA hasta 1000 veces.
El jueves, Unconventional AI lanzó su primer modelo, Un-0, un sistema de generación de imágenes. La empresa emergente, dirigida por Naveen Rao, exjefe de IA en Databricks, utiliza el modelo como prueba de concepto para su enfoque de hardware. Unconventional AI promete hacer que el procesamiento de inferencia —el proceso de ejecutar un modelo de IA para generar resultados— sea más eficiente energéticamente. La empresa intenta lograr esto reconstruyendo la arquitectura informática desde cero utilizando una nueva arquitectura de computadora basada en osciladores.
El modelo Un-0 recién lanzado tiene un rendimiento similar al de los sistemas de generación de imágenes existentes, como Stable Diffusion o GPT Image 1 de OpenAI. Sin embargo, la arquitectura subyacente es completamente diferente a la de los chips que impulsan la computación convencional. Aunque Un-0 actualmente se ejecuta en una simulación por software de los chips osciladores de la empresa, Rao cree que la tecnología reducirá, en última instancia, el uso de energía hasta 1000 veces. Rao describió el lanzamiento como una demostración básica de un nuevo tipo de computadora, señalando que la empresa espera compartir actualizaciones más significativas durante el próximo año.
La empresa, que actualmente cuenta con menos de 50 empleados, planea publicar pronto los esquemas de un chip físico real. A partir de ahí, el plan es construir toda una pila de inferencia desde cero, con Unconventional AI suministrando eventualmente capacidad de cómputo. Rao explicó que la empresa tiene la intención de ejecutar modelos de IA en sistemas construidos a partir de sus propios chips, permitiendo que los prompts entren y las inferencias salgan a través de un cable de red mientras se utiliza una fracción de la energía.
Esta hoja de ruta tiene como objetivo abordar el desafío más amplio de la industria de la escalabilidad de la IA limitada por la energía. A medida que crece la demanda de capacidad de cómputo, la disponibilidad física de energía se está convirtiendo en un cuello de botella difícil para el sector. Según Naveen Rao, fundador de Unconventional AI: “La escalabilidad de la IA es difícil debido a la energía. Será el límite fundamental en los próximos años. Simplemente no se puede superar. Será un problema limitado por la energía, al fin y al cabo”.
Por qué importa
La escalabilidad de la IA está alcanzando un techo energético difícil, y Unconventional AI intenta evitar este cuello de botella reconstruyendo la arquitectura informática desde cero en lugar de optimizar el software existente.