La inteligencia artificial, o partes de ellas, están siendo utilizadas por las compañías para mejorar diversos aspectos de los dispositivos, más allá de la mera investigación tecnológica. Suele centrarse en el aprendizaje profundo, usado para extraer información de una imagen para encontrar, por ejemplo, peatones o señales de tráfico en los sistemas de conducción autónoma. En los chips de movilidad para teléfonos, se integran como módulos de procesamiento neuronal, y uno de los que lo tiene es el Kirin 970.
Pero el chip de HiSilicon/Huawei no utiliza propiedad intelectual creada por ellos, sino por otra compañía china, Cambricon Technologies, y llamada Cambricon-1A. Ahora esta compañía ha presentado un nuevo chip que promete competir directamente contra el mejor chip de Nvidia, el GV100 usado en la Tesla V100. Mientras que esta tarjeta de Nvidia llega, gracias a sus núcleos tensoriales, a los 120 TFLOPS de cómputo —8 bits en coma flotante— en tareas de aprendizaje profundo, el chip MLU-100 de Cambricon alcanza los 166.4 TOPS —cálculos simples de enteros de 8 bits, suficiente para este tipo de cálculos—.
Este chip está fabricado a 16 nm por TSMC usando la arquitectura MLUv01 de la compañía, con un consumo de tan solo 80 W, con dos versiones: una funcionando a 1 GHz —que llega a los 128 TOPS— y otra a 1.3 GHz. Mientras la V100 llega a los 30 TFLOPS en media precisión, el MLU-100 alcanza los 83.2 TFLOPS, por lo que puede servir perfectamente para otros tipos de cálculos.
La compañía la va a vender en formato de tarjeta PCIe con refrigeración tipo turbina, acompaña de 16 o 32 GB de memoria de vídeo que es de tipo DDR4 a 1600 MHz. Cambricon ha desarrollado kits de desarrollo compatibles con Caffee, TensorFlow y MXNet, que son lenguajes usados comúnmente en inteligencia artificial. Además, Lenovo será la encarga de ofrecerla a los clientes empresariales, aunque no parezca que estén todavía a la venta.
Vía: AnandTech.
