La primera NPU para Windows ya está aquí, ya que Microsoft e Intel presentan el procesador con tecnología Direct ML

La era de la NPU finalmente está aquí: Microsoft e Intel presentan la primera NPU para Windows, y está impulsada por Direct ML, una API que debería simplificar enormemente la implementación y el desarrollo de la IA en todo el ecosistema de Windows.

Estamos encantados de anunciar nuestra colaboración con Intel®, uno de nuestros socios clave, para traer la primera Unidad de procesamiento neuronal (NPU) con tecnología DirectML en Windows. La IA está transformando el mundo, impulsando la innovación y creando valor en todas las industrias. Las NPU son componentes fundamentales para permitir experiencias de IA increíbles tanto para desarrolladores como para consumidores.

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La NPU (Unidad de procesamiento neuronal) de Windows con tecnología Direct ML se ejecutará en los últimos procesadores Intel® Core™ Ultra para ofrecer nuevas posibilidades para la IA en Windows, según Microsoft. Decimos que es justo a tiempo, ya que recientemente se informó que la próxima versión de Windows dependerá en gran medida de las NPU para ofrecer experiencias de IA a los usuarios. un>

Según el comunicado de prensa publicado por Microsoft, la NPU de Windows con tecnología Direct ML entrará en una vista previa para desarrolladores a principios de 2024 y se expandirá gradualmente a una vista previa general durante ese año.

Entonces, ¿qué significa esto para el usuario habitual de Windows? Bueno, por ahora, no es tan importante ya que las NPU no están destinadas a usuarios comerciales habituales, pero eso cambiará en poco tiempo. Expliquemos.

NPU de Windows: ¿Qué es una NPU?

Las NPU han sido objeto de debate desde que la IA ganó popularidad, y por buenas razones, ya que estos procesadores especiales utilizan la IA para acelerar el procesamiento de datos con alta precisión y menos uso de energía.

En otras palabras, NPU es un microprocesador creado para permitir cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML) que son computacionalmente intensivas, no requieren interacciones gráficas y proporcionan un consumo de energía eficiente, como afirma Microsoft.

Una NPU es mucho más rápida que una CPU o GPU estándar y puede realizar millones de operaciones en cuestión de segundos, lo que la convierte en el procesador perfecto para cargas de trabajo extensas, como cálculos complejos en aprendizaje profundo, precisión, etc.

Por esta misma razón, una NPU es perfecta para entornos industriales e industrias donde se debe procesar una gran cantidad de información, como el transporte, la fabricación de hardware, la automatización, la atención médica o las finanzas.

Algunas aplicaciones de la vida real de una operación basada en NPU serían:

• Coches autónomos, como en el caso de la industria del transporte.
• Escanear con precisión imágenes médicas y concluir diagnósticos y tratamientos precisos basados ​​en ellas, cuando se utilizan en la atención médica.
• Calcular la gestión de riesgos y detectar millones de amenazas, cuando se emplea en entornos financieros.

Y la lista podría seguir, ya que estos son algunos de los ejemplos más obvios. Una NPU es capaz de hacer tales cosas mediante un proceso llamado inferencia. Esto significa que la NPU está entrenada con datos para reconocer varios objetos y sujetos. En palabras más simples, la NPU adquiere conciencia de su entorno.

El proceso de inferencia ocurre cuando se le dan nuevos datos a la NPU y, utilizando su conciencia entrenada, el procesador analizará los nuevos datos y ofrecerá nuevas perspectivas. El aspecto excelente del proceso de inferencia es que, para empezar, debe construirse de la manera más factual posible.

Esto significa que las perspectivas ofrecidas por la NPU también serán objetivamente correctas y existirán dentro de las metodologías adecuadas.

De hecho, Microsoft ha sido una de las empresas que ha estado trabajando intensamente en entrenar modelos de IA para desarrollar, reconocer y ofrecer nuevas perspectivas desde un punto de vista científico, utilizando metodologías de la vida real.

Solo este año, el gigante tecnológico con sede en Redmond ha estado invirtiendo muchos recursos en varios proyectos de investigación de IA, y muchos de ellos se destacan: LongMem< a i=2>, Gorrila AI, Kosmos-2 y muchos más modelos que utilicen la investigación existente para traspasar límites y crear metodologías propias aún por descubrir.

Con el tiempo, a medida que la IA adquiera mayor rendimiento y eventualmente alcance un estado de AGI, las NPU podrán emplear la tecnología para construir supercomputadoras capaces de resolver problemas complejos y encontrar formas de abordar las mayores preocupaciones de la humanidad.

Suena como una toma de una película de ciencia ficción, pero es sólo cuestión de tiempo hasta que esto suceda. Un dispositivo basado en NPU con capacidades AGI podría, en teoría, encontrar una cura para enfermedades graves en cuestión de meses, ya que podría ejecutar miles de millones de estudios de investigación en un corto lapso de tiempo.

Para el usuario comercial estándar, un dispositivo basado en NPU sería útil siempre que pueda destinarse a completar una determinada tarea. Actualmente, muchas empresas han desarrollado sus propias capacidades NPU destinadas a hacer exactamente eso.

Tomemos, por ejemplo, el ejemplo del procesador de red neuronal (NNP) de Intel, que es un procesador NPU capaz de ofrecer un rendimiento sólido al cliente. dispositivos. Actualmente, existen muchas otras NPU en el mercado, como por ejemplo:

• TPU de Google
• NNP, Myriad, EyeQ de Intel
• NVDLA de Nvidia
• AWS Inferencia de Amazon
• Ali-NPU de Alibaba
• Kunlun de Baidu
• Sofón de Bitmain
• MLU de Cambricon
• UIP de Graphcore
• Ascender por Huawei
• Motor neuronal de Apple
• Unidad de procesamiento neuronal (NPU) de Samsung

Todavía es muy pronto para decir de qué son capaces estas NPU, pero en teoría, pueden transformar cualquier dispositivo en una mini supercomputadora. ¿Es esto lo que Microsoft pretende hacer al lanzar NPU basadas en DirectML para Windows?

Quizás, pero tendremos que esperar. Afortunadamente, 2024 está justo delante de nosotros.