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Xilinx afirma que la computación tras la Ley de Moore se llama ACAP

20 de marzo, 2018 |
Manuel Arenas |
Comentarios: 0 |
Fudzilla

La Ley de Moore ha sido el motor de la industria de los semiconductores en las últimas décadas y según ella, el número de transistores en un chip se dobla cada dieciocho meses. Pero esta Ley, parece que tiene los días contados, siendo 2018 el año en el que estaría localizado el punto de inflexión. Xilinx ha presentado una nueva solución llamada Adaptive Compute Acceleration Platform (ACAP) que está llamada a reemplazar los paradigmas de la Ley de Moore.

El objetivo es diseñar una plataforma capaz de hacer frente a las tareas de computación de las próximas generaciones, que girarán alrededor de los datos y su análisis siguiendo la estela de empresas como Google, Facebook, Amazon, IBM, Badu o Alibaba, y sus trabajos en la dirección de procesar las ingentes cantidades de datos de los que se dispone para encontrar sentido en ellos. Intel sigue creyendo en la Ley de Moore, aunque por otro lado, sigue estancada en la tecnología de 14 nm.

La industria de las GPU estuvo estancada en los 28nm durante cuatro años, lo cual obligó a empresas como NVIDIA o AMD a centrarse en optimizar la arquitectura de sus chips. En 2015 NVIDIA estaba aún más centrada en los píxeles pero ahora, está más enfocada a las cargas de trabajo de propósito general y la IA.

Pasar a los 10 nm fue complicado, y ahora toca ir a por 7 nm, y después 5 nm aunque la estrategia para avanzar en el rendimiento ya no es la de reducir el tamaño de los transistores, al menos para Xilinx, sino diseñar SoCs capaces de afrontar tareas de un modo más eficiente y óptimo. ACAP es la propuesta de Xilinx, un SoC especializado en áreas como el procesamiento de datos o la IA.

En su chip de 7 nm llamado Project Everest, la especialidad es la inferencia más que el entrenamiento de modleos con un rendimiento mucho mayor que el de las soluciones FPGA. El modelo de computación es el de computación heterogénea, los avances en ACAP se cuentan por decenas de órdenes de magnitud. Project Everest, por ejemplo, será unas 20 veces más rápido en computación de IA que las generaciones anteriores.

De momento, lo recomendable es ir acostumbrándose a manejar estos nuevos términos y conceptos, como ACAP, a la vista del agotamiento de la Ley de Moore.

Tags: Varios, Xiaomi, Varios

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