Arquitectura oscilatoria: la nueva era de la computación para IA promete reducir el consumo energético 1000 veces

Una nueva arquitectura de computación basada en osciladores promete transformar la inteligencia artificial

La búsqueda del próximo gran avance en inteligencia artificial ha financiado proyectos ambiciosos, pero Unconventional AI está aprovechando esta oportunidad para reconstruir la arquitectura de computación desde cero. Liderada por Naveen Rao, anteriormente responsable de inteligencia artificial en Databricks, la compañía promete hacer que el procesamiento de inferencia sea mucho más eficiente en términos energéticos. Su arma secreta: una nueva arquitectura de computación basada en osciladores.

El jueves, la compañía lanzó su primer modelo de IA, llamado Un0, una herramienta de generación de imágenes que demuestra por primera vez cómo su tecnología puede replicar sistemas de inteligencia artificial convencionales. En un nuevo documento técnico, el equipo de investigación detalla cómo construyeron un modelo de generación de imágenes completamente funcional utilizando una simulación de software de la nueva arquitectura, que funciona igual de bien que los modelos de difusión de última generación.

¿Cómo funciona la arquitectura oscilatoria?

La salida del nuevo modelo Un0 es similar a la de modelos como Stable Diffusion o GPT Image 1 de OpenAI. Lo impresionante es cómo logra ese rendimiento. El modelo se basa en una arquitectura de osciladores completamente diferente a los chips que alimentan la computación convencional y los LLM tradicionales. Las ventajas de la computación basada en osciladores son complejas, pero Rao cree que en última instancia reducirá el uso de energía hasta 1000 veces.

Hoja de ruta hacia la implementación

Gran parte de la infraestructura necesaria aún está en construcción. La versión actual de Un0 se ejecuta en una simulación de software de los chips osciladores de Unconventional, pero la compañía planea lanzar próximamente los esquemas para un chip real. A partir de ahí, el plan es construir una pila de inferencia completa desde cero, y eventualmente suministrar capacidad de cómputo como cualquier otro proveedor.

“Construiremos un nuevo tipo de sistema compuesto por nuestros chips. Ejecutaremos modelos de IA allí, y tendremos un cable de red donde lleguen las indicaciones y salgan las inferencias, pero se hará con 1/1000 de la energía”, afirmó Rao.

Es un objetivo sorprendentemente ambicioso, especialmente para una empresa que aún cuenta con menos de 50 empleados. Pero dada la escala del despliegue de la inteligencia artificial y el costo previsto para satisfacer la creciente demanda de inferencia, puede ser uno de los pocos esfuerzos que aborden la magnitud del problema. Según Rao, la disponibilidad de energía será uno de los límites duros para la inteligencia artificial en los próximos años, y Unconventional es uno de los pocos proyectos capaces de enfrentarlo.

“La escalabilidad de la IA es difícil debido a la energía. Será el límite fundamental en los próximos años. Simplemente no se puede superar. Al final, será un problema limitado por la energía”, concluyó.