Tecnología

IBM presenta avance óptico que transforma la IA generativa en centros de datos

Avance óptico

Redacción | Miércoles 11 de diciembre de 2024

IBM ha desarrollado una innovadora tecnología de óptica coempaquetada que promete revolucionar los centros de datos, mejorando la velocidad y eficiencia energética en el procesamiento de IA generativa. Esta tecnología sustituye los interconectores eléctricos por conexiones ópticas, permitiendo un aumento significativo en el ancho de banda y reduciendo el consumo energético hasta cinco veces. Con esta innovación, se prevé acelerar el entrenamiento de modelos de IA y optimizar el rendimiento en entornos computacionales.



  • IBM Revoluciona la Conectividad en Centros de Datos con Tecnología Óptica

    IBM ha presentado un avance innovador en el campo de la tecnología óptica que promete transformar la manera en que los centros de datos operan, especialmente en el entrenamiento y ejecución de modelos de IA generativa. Este nuevo enfoque, conocido como óptica coempaquetada (CPO), permite una conectividad a la velocidad de la luz, reemplazando los interconectores eléctricos actuales.

    La investigación se centra en un módulo prototipo que habilita comunicaciones ópticas de alta velocidad dentro de los centros de datos. Esto no solo optimiza la eficiencia energética, sino que también mejora significativamente el ancho de banda disponible para las operaciones informáticas.

    A medida que la demanda por energía y procesamiento aumenta debido a la IA generativa, es crucial que los centros de datos evolucionen, y la óptica coempaquetada representa una solución a largo plazo para estas necesidades.

    Beneficios Clave del Avance en Óptica Coempaquetada

    Este avance tecnológico ofrece múltiples beneficios, incluyendo:

    • Reducción significativa en costes y consumo energético: Se estima que el uso de CPO puede reducir el consumo energético hasta cinco veces en comparación con interconectores eléctricos convencionales.
    • Aceleración del entrenamiento de modelos de IA: Los desarrolladores podrán entrenar modelos de lenguaje grandes hasta cinco veces más rápido, disminuyendo el tiempo requerido para completar este proceso.
    • Aumento considerable en la eficiencia energética: Cada modelo entrenado podría resultar en ahorros equivalentes al consumo anual de energía de 5.000 hogares estadounidenses.

    Darío Gil, vicepresidente senior y director de investigación de IBM, subraya que este avance permitirá a los chips del futuro comunicarse eficientemente, similar a cómo actualmente lo hacen los cables de fibra óptica.

    Nuevas Oportunidades para Fabricantes de Chips

    La tecnología CPO tiene el potencial de aumentar hasta 80 veces el ancho de banda entre chips, superando las limitaciones actuales impuestas por las conexiones eléctricas. La capacidad para añadir rutas ópticas dentro del módulo electrónico permitirá una mayor densidad y eficiencia en las comunicaciones internas.

    Los módulos CPO han sido diseñados para resistir condiciones extremas, garantizando su durabilidad y funcionalidad incluso bajo estrés mecánico o ambiental. Esta robustez es esencial para su implementación práctica en entornos industriales exigentes.

    Liderazgo Continuo en Investigación y Desarrollo

    IBM continúa liderando el camino en I+D dentro del sector semiconductor, con innovaciones previas como chips de 2 nanómetros y transistores avanzados. Este último desarrollo reafirma su compromiso con soluciones tecnológicas sostenibles y eficientes para enfrentar las crecientes demandas del mercado actual.

    Para más información sobre IBM y sus avances tecnológicos, visite su sitio web oficial: www.ibm.com.

La noticia en cifras

Cifra Descripción
5 veces Menor consumo energético en comparación con interconectores eléctricos de rango medio.
5 veces Entrenamiento más rápido de modelos de IA con CPO que con cableado eléctrico convencional.
3 meses a 3 semanas Reducción del tiempo de entrenamiento de un modelo de lenguaje grande (LLM).
5.000 hogares Ahorros equivalentes al consumo anual de energía por cada modelo de IA entrenado.
80 veces Aumento potencial del ancho de banda entre chips en comparación con conexiones eléctricas.

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