Las máquinas con IA son agentes racionales flexibles que se adaptan al entorno y que llevan acciones para maximizar las posibilidades de éxito de una tarea y Google siempre ha querido destacar en poner a nuestra disposición herramientas intuitivas y que se adapten a cómo funcionamos los seres humanos.
Por este motivo, el año pasado se presentó el año pasado en un evento para desarrolladores Google I/O el Tensor Processing Unit (TPU) aunque desde entonces, no ha habido mucha más información.
¿Qué son los TPUs?
Google nos explica que los chips del TPU se adaptan a las aplicaciones de aprendizaje de máquinas, permitiendo una mayor tolerancia con la precisión computacional. Esto significa que requiere menos transistores por operación. Gracias a esta eficiencia inherente, los chips pueden realizar más operaciones por segundo dentro del silicio usando modelos de aprendizaje de máquinas más sofisticados y poderosos para conseguir resultados más rápido.
Un ejemplo: Un TPU individual es capaz de procesar más de 100 millones de fotos al día.
¿Cómo lo hacen?
Las máquinas van a estudiar todos los días a TensorFlow, la biblioteca de código abierto de Google que las proporcionará todo ese aprendizaje automático.
Si quieres saber más sobre cómo funciona el TensorFlow, ellos mismos nos lo explican en este vídeo:
¿Qué características tiene el TPU?
- Consigue un rendimiento entre 10 y 30 veces superior que el que dan otros componentes. Esto se consigue con la priorización de tareas y el aprendizaje de errores y el diseño ASIC (chips diseñados para realizar tareas específicas).
- No gasta más energía ni produce más calor. Google ha conseguido que, pese al incremento del rendimiento, el gasto no variará.
- Es gratuito y permite a empresas y a terceros desarrolladores optimizar sus aplicaciones.
- Su escalabilidad, ya que permite tener servidores impulsados por varios TPUs, con esto se podría conseguir una velocidad de procesamiento mayor y poder predecir las siguientes operaciones.