IBM Argentina reconoce el valor y calidad de trabajo del Grupo de Investigación en Unidades de Procesamiento Gráfico con Propósitos Generales (GPGPU) de la Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC). El equipo recibirá una donación de $600.000 pesos para desarrollar un proyecto con el objetivo de expandir las capacidades actuales de Big Data al implementar técnicas de aprendizaje profundo y computación cognitiva a gran escala. Se enfocarán en la eficiencia energética, la tolerancia de fallos y la escalabilidad. El proyecto será financiado por IBM Argentina y contará con la colaboración del IBM T. J. Watson Research Center, en Nueva York.
Cada día se crean 2.5 mil millones de gigabytes de datos, lo que equivale a cerca de 170 periódicos entregados a cada hombre, mujer y niño del planeta. Además, en la actualidad menos del 0.5% de todos estos datos son analizados y usados. “El temor real es el costo de no saber lo que puede ser conocido: cuál es el problema de un paciente, dónde encontrar recursos naturales críticos o entender los riesgos en nuestra economía global. Sector público y privado debemos trabajar juntos para resolver los desafíos y nos enorgullece hacerlo con la universidad”, explica Stella Loiacono, Directora de Tecnología de IBM Argentina.
El IBM Faculty Award es un programa mundial que fomenta la colaboración entre investigadores de universidades líderes y profesionales de la compañía, con el objetivo de estimular el desarrollo de investigaciones innovadoras en tecnologías emergentes. Respecto al reconocimiento, Oscar Reula, profesor de la UNC, investigador de Conicet y miembro del GPGPU, afirma: “Para nosotros representa un nuevo desafío. Nos pone contentos, pues reconocen nuestro trabajo, tanto en investigación como en desarrollo. Intentamos encontrar ventanas de mejora en el área de la computación de alto desempeño y explotarlas. Si tenemos éxito, estas representan una oportunidad única, ya que nuestros usuarios –sean científicos o empresas– adquieren una ventaja comparativa con respecto a la competencia, algo que rara vez sucede en Argentina”.
El aprendizaje profundo –Deep Learning en inglés- y el uso de redes neuronales multicapa ha revolucionado el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial, entre otros. Es posible avanzar en estas áreas debido a la disponibilidad de datos, nuevos procedimientos para acelerar la formación de redes neuronales y hardware extremadamente rápido con aceleradores de unidad de procesamiento gráfico.
“Quedan desafíos críticos por resolver como la posibilidad de extraer información útil de datos no estructurados –comentarios en redes sociales, imágenes y videos- a gran escala, es decir, en clusters de máquinas. Y esto debe ser posible en tiempo real, de manera correcta y con un bajo consumo de energía”, manifiesta el Dr. Augusto Vega, investigador del IBM T. J. Watson Research Center que participa en el proyecto. Agrega que “El entrenamiento de estos sistemas de aprendizaje profundo es de vital interés porque es un proceso que requiere tiempo (horas o días, en algunos casos) y demanda una gran capacidad de cálculo. En un mundo donde los cambios se dan cada vez más rápido es crítico poder re-entrenar estos sistemas a mayor velocidad.”
El equipo de investigación involucrado utilizará los servidores IBM POWER8 que disponibiliza mayores capacidades de cómputo, memoria y almacenamiento. POWER8 fue desarrollado desde su concepción para trabajar con grandes volúmenes de datos y posibilita una mejor administración de la nube para infraestructuras scale-out, con ventajas claras en performance y seguridad.
“En los últimos dos años se crearon más datos que en todo el resto de la historia de la humanidad y debemos ser capaces de analizarlos para tomar decisiones que impactan en diferentes industrias y en nuestra vida cotidiana. Consideremos sólo la cantidad de información que podemos extraer del clima, autos conectados, internet de las cosas y redes sociales, y cómo podríamos usarla para entender lo que sucede en nuestras ciudades para mejorar la calidad de vida de las personas”, enfatiza Loiacono de IBM.
En cuanto a las expectativas sobre el trabajo conjunto que realizarán con el IBM T. J. Watson Research Center, Reula subraya: “Iniciamos sobre arquitecturas de Unidades de Procesamiento Gráfico de NVIDIA y logramos excelentes resultados. Luego, con la compra de Mendieta, pudimos hacer buena experiencia en Unidad Central de Procesamiento de Intel. Ahora, el desafío son los servidores POWER8 de IBM junto a la nueva tecnología Pascal de NVIDIA. El tipo de software que tendremos que optimizar para utilizar de manera plena los POWER8 + Pascal serán las Redes Neuronales Profundas, un tema que está muy candente en la comunidad tecnológica mundial y que el país no puede darse el lujo de no explorar y aprovechar. Esperemos saber hacer un buen uso de todos los miles de millones de transistores de estos microprocesadores para mejorar el desempeño de este tipo de aplicaciones y así lograr ventajas competitivas en el entorno”.
Grupo de Investigación en Unidades de Procesamiento Gráfico con Propósitos Generales
El GPGPU de la Universidad Nacional de Córdoba es un grupo interdisciplinario que se dedica a la investigación y desarrollo en procesamiento paralelo de unidades gráficas, orientado a simulaciones en tecnología de arquitectura de cálculo paralelo. El gran trabajo del equipo es posible gracias a la existencia del Centro de Computación de Alto Desempeño (CCAD) de la Universidad Nacional de Córdoba.
