NVIDIA responde a Google con respecto al anuncio de que su solución TPU es mejor que las soluciones de NVIDIA, aunque la comparación es con la arquitectura Kepler, pero NVIDIA rebate con Pascal.
Hace unos días se anunció por parte de Google que sus unidades Tensor Processing Unit, no tenía rival. Estas unidades avanzadas están pensadas para la computación de alto nivel basada en la inteligencia artificial. La cosa tenía su trampa, ya que los benchmark presentados por Google tenían su truco, ya que Google había comparado la TPU propia con la GPU Tesla K80, la cual se basa en dos núcleos gráficos unidos basados en la arquitectura Kepler. Esto es curioso, ya que la solución más potente en la actualidad se basa en los núcleos gráficos de arquitectura Pascal.
Las unidades TPU de Google son muy avanzadas y ofrecen un excelente rendimiento, ofreciendo aproximadamente trece veces más rendimiento que la GPU NVIDIA K80, lo cual no es ninguna mentira, pero lo que no se explica es que esta cifra corresponde a una media geométrica de la combinación de las diferentes cargas de trabajo, basada en los benchmark realizados. Es curioso que Pascal no esté en la comparativa, pero NVIDIA ha dado los motivos por los cuales esta no aparece y es que una Pascal ofrece un ancho de banda para la memoria muy importante y ofrece una cantidad de recursos muy más grande.
Todo esto se traduce en que la GPU Tesla P40 es aproximadamente 26 veces más potente que la K80, por lo tanto, la solución de Google se queda bastante en nada en la comparativa. Google tiene una baza, que son los límites de latencia que ha establecido y que no sabemos si Pascal de NVIDIA lo cumple. La solución de Google ofrece algunas ventajas, entre ellas el consumo, que es muy bajo, por lo tanto ofreciendo una mejor relación de rendimiento por vatio en comparación con la solución de NVIDIA, pero para ello debemos restar la potencia del servidor de la ecuación.
El problema de las soluciones de NVIDIA es que se basan en una GPU, por lo que tienen elementos que no son necesarios y tienen un consumo, algo que la solución de Google no implementa, por lo tanto, es más eficiente en este caso. Ahora falta saber si Google lanzara nuevos datos con respecto a esto, algo que se podría dar en los próximos días. Las dos soluciones están pensadas para la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje, un mundo que está en proceso de explotarse y que se está convirtiendo en una carrera a contra reloj.
Gracias por el artículo, y aprovecho la ocasión para hacerte una pregunta sobre energía eólica ¿Sabes que ha sido de aquel invento español de energía eólica que era como un monolito y que creo compró REPSOL? Parecía muy interesante incluso para poner como pirulí encima de edificios o en medio de amplias avenidas, leí que había incluso mejorado el diseño original y lo habían hecho de materiales mas livianos, pero nunca mas se supo, al menos en los medios de ese invento que podría haber cambiado el mercado generación eólica.
Supongo que te refieres a los aerogeneradores piezoelectricos con forma de bate de béisbol. Son bastante poco eficientes, la verdad y por eso mismo no se implementan.