Los tecnócratas de los gigantes de Big Tech se dan cuenta de que la IA es demasiado grande para hacerlo solo, especialmente cuando los consorcios pueden producir herramientas útiles y avances para todos los involucrados. Sin embargo, dados los cientos de miles de millones que se gastan en el desarrollo de IA, ¿los resultados terminarán en manos en las que la sociedad puede confiar? ⁃ TN Editor
Google y Facebook se unen para hacer que las tecnologías de inteligencia artificial de cada empresa funcionen mejor juntas.
Las dos compañías dijeron el martes que un número no especificado de ingenieros están colaborando para hacer que el marco PyTorch de aprendizaje automático de código abierto de Facebook funcione con los chips informáticos personalizados de Google para aprendizaje automático, denominados Unidades de procesamiento de tensor o TPU. La colaboración marca uno de los raros casos en que los rivales tecnológicos trabajan juntos en proyectos tecnológicos conjuntos.
"Hoy nos complace anunciar que los ingenieros del equipo de TPU de Google están colaborando activamente con los principales desarrolladores de PyTorch para conectar PyTorch a las TPU en la nube", escribió el director de gestión de productos de Google Cloud, Rajen Sheth, en una publicación de blog. "El objetivo a largo plazo es permitir que todos disfruten de la simplicidad y flexibilidad de PyTorch mientras se benefician del rendimiento, la escalabilidad y la rentabilidad de las TPU en la nube".
El gerente de producto de Facebook para inteligencia artificial, Joseph Spisak, dijo en una publicación de blog separada que "los ingenieros en el equipo de TPU en la nube de Google están en colaboración activa con nuestro equipo de PyTorch para habilitar el soporte para los modelos PyTorch 1.0 en este hardware personalizado".
Google presentó por primera vez sus TPU en 2016 durante su conferencia anual de desarrolladoresy los presentó como una forma más eficiente para que las empresas y los investigadores impulsen sus proyectos de software de aprendizaje automático. El gigante de búsqueda vende acceso a sus TPU a través de su negocio de computación en la nube en lugar de vender las fichas individualmente a clientes como Nvidia, cuyas unidades de procesamiento de gráficos, o GPU, son populares entre los investigadores que trabajan en proyectos de aprendizaje profundo.
Las tecnologías de inteligencia artificial como el aprendizaje profundo han crecido en popularidad a lo largo de los años con gigantes tecnológicos como Google y Facebook que utilizan las tecnologías para crear aplicaciones de software que pueden realizar automáticamente tareas como reconocer imágenes en fotos.
A medida que más empresas exploran la tecnología de aprendizaje automático, compañías como Google, Facebook y otras han creado sus propios marcos de software de inteligencia artificial, esencialmente herramientas de codificación, destinadas a facilitar a los desarrolladores la creación de su propio software impulsado por el aprendizaje automático. Estas compañías también han ofrecido estos marcos de AI de forma gratuita en un modelo de código abierto para popularizarlos con los codificadores.
Durante los últimos años, Google ha estado cortejando a los desarrolladores con su llamado Marco de Tensorflow como las herramientas de codificación preferidas para proyectos de IA, y desarrolló sus TPU para que funcionen mejor con Tensorflow. El hecho de que Google esté dispuesto a actualizar sus TPU para trabajar con el software PyTorch de Facebook muestra que la compañía quiere soportar más que su propio marco de inteligencia artificial y potencialmente ganar más clientes e investigadores de computación en la nube que pueden usar marcos competitivos.
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