Fujitsu ha anunciado un gran avance de la tecnología de aprendizaje profundo, desarrollando un nuevo y eficiente mecanismo de distribución de memoria para las Redes Neuronales Profundas (DNNs- Deep Neural Networks). Utilizado de manera extensiva para muchas aplicaciones de Inteligencia Artificial que implican reconocimiento y clasificación de voz y objetos, el uso de DNNs avanzados requiere de recursos computacionales masivos, imponiendo severas demandas de infraestructura de computación existentes. Con esta nueva solución desarrollada por Fujitsu Laboratories of Europe, el paralelismo de modelos se usa para distribuir los requerimientos de memoria DNN de una forma gestionada fácilmente, transparente y automatizada. Como resultado, la capacidad de las infraestructuras actuales para hacer frente a las aplicaciones de IA de gran escala se mejora considerablemente sin necesidad de nuevas inversiones.
Sigue leyendo →