Qualcomm presenta su cartera 'AI Stack' para unificar dispositivos móviles, automóviles, IoT y otros
Qualcomm dice que la nueva versión de su tecnología facilita la portabilidad de los modelos de aprendizaje automático a través de la gran cantidad de hardware ofrecido por ella y sus clientes.
El gigante de los chips móviles y de IoT, Qualcomm, anunció el miércoles una expansión de su oferta de tiempo de ejecución para desarrolladores de inteligencia artificial, llamada Qualcomm AI Stack portfolio, que según la compañía abordará las "necesidades únicas de IA para todas y cada una de las líneas de negocio" a las que sirven los chips de Qualcomm, incluidos los teléfonos móviles, la infraestructura conectada en las instalaciones de Internet de las Cosas, y vehículos conectados.
El software incorpora herramientas existentes, como el SDK de procesamiento neuronal de la compañía, al tiempo que permite a los desarrolladores "aprovechar ese mismo trabajo en todos los productos".
"Estamos extendiendo una hoja de ruta tecnológica a todas nuestras diferentes líneas de negocio", dijo el vicepresidente de gestión de productos de Qualcomm, Ziad Asghar, en una rueda de prensa. "La función del paso aquí es poder tomar tu trabajo y transferirlo a través de esas diferentes líneas de negocio".
La pila de software se centra en la eficiencia energética, como la forma de cuantificar las cargas de trabajo y la portabilidad del código en los muchos objetivos de hardware de Qualcomm y sus clientes.
En cuanto a la eficiencia, "el rendimiento por vatio que estamos mostrando es simplemente excepcional en términos de cuánto trabajo podemos hacer para una cantidad determinada de energía", dijo Asghar. "Incluso para el mismo hardware, a medida que optimizamos el software, podemos obtener un rendimiento entre un 30% y un 40% mejor en algunos casos".
Asghar dijo que la capacidad de manejar muchos contextos es la principal virtud.
"Algunos de los entornos están muy centrados en sus mercados finales, ya sea en el automóvil o en la nube", señaló Asghar.
"Esta es la mejor experiencia de su clase para lo que se puede obtener de nuestro hardware, esa es la ventaja única", dijo.
"Esto le permitirá obtener la mejor y más optimizada experiencia desde una perspectiva de eficiencia y precisión, por lo que creemos que esta es una gran diferenciación para nosotros y nuestros socios".
Un objetivo de la tecnología es que los clientes puedan ajustar el rendimiento del aprendizaje automático según diferentes criterios, dijo Asghar.
"Para esta aplicación, la latencia es muy crítica, tienes que tener la capacidad de optimizar para eso, mientras que para esa aplicación, la latencia es lo más importante, o la precisión: puedes hacer esas concesiones con la pila que estamos ofreciendo y luego aprovechar ese trabajo en todas partes".