I tecnocrati dei giganti della Big Tech si rendono conto che l'IA è troppo grande per andare da sola, soprattutto quando i consorzi possono produrre strumenti utili e scoperte per tutti i soggetti coinvolti. Tuttavia, dati i centinaia di miliardi spesi per lo sviluppo dell'IA, i risultati finiranno nelle mani di cui la società può fidarsi? ⁃ Editor TN
Google e Facebook stanno collaborando per far funzionare meglio le tecnologie di intelligenza artificiale di ogni azienda.
Le due società hanno dichiarato martedì che un numero imprecisato di ingegneri sta collaborando per far funzionare il framework PyTorch di machine learning open source di Facebook con i chip personalizzati di Google per il machine learning, soprannominati Tensor Processing Unit o TPU. La collaborazione segna uno dei rari casi di rivali tecnologici che lavorano insieme su progetti tecnologici congiunti.
"Oggi siamo lieti di annunciare che gli ingegneri del team TPU di Google stanno collaborando attivamente con gli sviluppatori core di PyTorch per connettere PyTorch ai TPU Cloud", ha scritto il direttore della gestione dei prodotti Google Cloud Rajen Sheth in un post sul blog. "L'obiettivo a lungo termine è consentire a tutti di godere della semplicità e flessibilità di PyTorch, beneficiando al contempo delle prestazioni, della scalabilità e dell'efficienza dei costi delle TPU cloud."
Il product manager di Facebook per l'intelligenza artificiale Joseph Spisak ha dichiarato in un post di blog separato che "Gli ingegneri del team Cloud TPU di Google collaborano attivamente con il nostro team PyTorch per consentire il supporto dei modelli PyTorch 1.0 su questo hardware personalizzato".
Google ha debuttato per la prima volta con i suoi TPU in 2016 durante i suoi conferenza annuale degli sviluppatorie li ha presentati come un modo più efficiente per aziende e ricercatori per alimentare i loro progetti software di apprendimento automatico. Il gigante della ricerca vende l'accesso ai suoi TPU tramite i suoi attività di cloud computing invece di vendere i chip individualmente ai clienti come Nvidia, le cui unità di elaborazione grafica o GPU sono popolari tra i ricercatori che lavorano progetti di deep learning.
Le tecnologie di intelligenza artificiale come il deep learning sono cresciute in popolarità negli anni con giganti della tecnologia come Google e Facebook che usano le tecnologie per creare applicazioni software in grado di svolgere automaticamente attività come riconoscere le immagini nelle foto.
Mentre sempre più aziende esplorano la tecnologia di apprendimento automatico, aziende come Google, Facebook e altri hanno creato i propri framework software AI, essenzialmente strumenti di codifica, intesi a rendere più semplice per gli sviluppatori la creazione di software basati sull'apprendimento automatico. Queste aziende hanno anche offerto gratuitamente questi framework AI in un modello open source per diffonderli con i programmatori.
Negli ultimi anni, Google ha sollecitato gli sviluppatori con il suo cosiddetto Quadro Tensorflow come strumento di codifica preferito per i progetti di intelligenza artificiale e ha sviluppato i suoi TPU per funzionare al meglio con Tensorflow. Il fatto che Google sia disposto ad aggiornare i propri TPU per funzionare con il software PyTorch di Facebook dimostra che l'azienda desidera supportare più del proprio framework AI e potenzialmente acquisire più clienti e ricercatori di cloud computing che potrebbero utilizzare framework concorrenti.
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