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Microsoft construyó una nueva supercomputadora de inteligencia artificial en Azure

Microsoft construyó una nueva supercomputadora de inteligencia artificial en Azure

La asociación que Microsoft anunció el año pasado con la startup de inteligencia artificial OpenAI ha sido fructífera, por decir lo menos, porque, en el evento Build de este año, anunciaron que han construido la quinta computadora de inteligencia artificial más poderosa del mundo..

¿Cuáles son las especificaciones técnicas de la supercomputadora Microsoft AI??

La supercomputadora desarrollada junto con OpenAI es un sistema único con más de 285,000 núcleos de CPU, 10,000 GPU y 400 gigabits por segundo de conectividad de red para cada servidor de GPU.. 

Microsoft escribe en una publicación de blog que, en comparación con otras máquinas enumeradas en las supercomputadoras TOP500 del mundo, su sistema se ubica entre las cinco primeras.

Se trata de poder hacer cien cosas interesantes en el procesamiento del lenguaje natural a la vez y cien cosas interesantes en la visión por computadora, y cuando empiece a ver combinaciones de estos dominios perceptivos, tendrá nuevas aplicaciones que son difíciles de entender incluso imagina ahora mismo. 

, dijo Sam Altman, CEO de OpenAI.

¿Para qué se utilizará la supercomputadora Microsoft AI??

Microsoft anunció que pronto comenzaría a ofrecer sus modelos de Microsoft Turing en código abierto y recetas para capacitarlos en Azure Machine Learning..

Si es un desarrollador, esto le dará acceso a la misma familia de modelos de lenguaje que Microsoft está usando para mejorar la comprensión del lenguaje en todos sus productos..

También usarán la supercomputadora con la nueva versión de DeepSpeed.

Para aquellos que no están familiarizados con él, DeepSpeed ​​es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto para PyTorch, que reduce la cantidad de potencia informática necesaria para el entrenamiento de grandes modelos distribuidos..

La actualización es mucho mejor que la versión lanzada hace tres meses. Ahora, permite entrenar modelos más de 15 veces más grandes y 10 veces más rápidos que hacer lo mismo sin DeepSpeed ​​en la misma infraestructura..

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