{"id":27417,"date":"2025-02-10T04:03:01","date_gmt":"2025-02-10T04:03:01","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=27417"},"modified":"2025-02-10T04:03:01","modified_gmt":"2025-02-10T04:03:01","slug":"el-compilador-systec-del-mit-ayuda-a-crear-simulaciones-y-modelos-de-ia-mas-eficientes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=27417","title":{"rendered":"El compilador SySTeC del MIT ayuda a crear simulaciones y modelos de IA m\u00e1s eficientes"},"content":{"rendered":"
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Los modelos de inteligencia artificial (IA) basados \u200b\u200ben redes neuronales que se utilizan en aplicaciones como el procesamiento de im\u00e1genes m\u00e9dicas y el reconocimiento de voz realizan operaciones sobre estructuras de datos sumamente complejas que requieren una enorme cantidad de c\u00e1lculos para su procesamiento y consumen mucha energ\u00eda. Para mejorar la eficiencia de los modelos de IA, los investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (MIT<\/a>) crearon un sistema automatizado que permite a los desarrolladores de algoritmos de aprendizaje profundo aprovechar simult\u00e1neamente dos tipos de redundancia de datos. Esto reduce la cantidad de computaci\u00f3n, ancho de banda y almacenamiento de memoria necesarios para las operaciones de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

\"Inteligencia
El compilador SySTeC puede optimizar los c\u00e1lculos aprovechando autom\u00e1ticamente tanto la escasez como la simetr\u00eda de los tensores.<\/figcaption><\/figure>\n

En el aprendizaje autom\u00e1tico, los datos suelen representarse y manipularse como matrices multidimensionales conocidas como tensores. Un tensor es como una matriz rectangular de valores dispuestos en dos ejes, filas y columnas. Pero a diferencia de una matriz bidimensional, un tensor puede tener muchas dimensiones o ejes, lo que hace que sea m\u00e1s dif\u00edcil manipularlos.<\/p>\n

Los modelos de aprendizaje profundo realizan operaciones sobre tensores mediante la multiplicaci\u00f3n y la suma repetidas de matrices: este proceso es el que permite a las redes neuronales aprender patrones complejos en los datos. El gran volumen de c\u00e1lculos que se deben realizar en estas estructuras de datos multidimensionales requiere una enorme cantidad de computaci\u00f3n y energ\u00eda.<\/p>\n

Tipos de redundancia de los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n

Pero debido a la forma en que se organizan los datos en los tensores, los ingenieros a menudo pueden aumentar la velocidad de una red neuronal eliminando c\u00e1lculos redundantes. Adem\u00e1s, a veces un tensor es sim\u00e9trico, lo que significa que la mitad superior y la mitad inferior de la estructura de datos son iguales. En este caso, el modelo solo necesita operar en una mitad, lo que reduce la cantidad de c\u00e1lculos. Este tipo de redundancia de datos se denomina simetr\u00eda.<\/p>\n

Los investigadores del MIT crearon un nuevo compilador, que es un programa inform\u00e1tico que traduce c\u00f3digo complejo a un lenguaje m\u00e1s simple que puede ser procesado por una m\u00e1quina. Su compilador, llamado SySTeC, puede optimizar los c\u00e1lculos aprovechando autom\u00e1ticamente tanto la escasez como la simetr\u00eda de los tensores.<\/p>\n

Comenzaron el proceso de construcci\u00f3n de SySTeC identificando tres optimizaciones clave que pueden realizar utilizando simetr\u00eda. En primer lugar, si el tensor de salida del algoritmo es sim\u00e9trico, entonces solo necesita calcular la mitad de \u00e9l. En segundo lugar, si el tensor de entrada es sim\u00e9trico, entonces el algoritmo solo necesita leer la mitad de \u00e9l. Por \u00faltimo, si los resultados intermedios de las operaciones con tensores son sim\u00e9tricos, el algoritmo puede omitir los c\u00e1lculos redundantes.<\/p>\n

Generar algoritmos desde cero<\/h2>\n

Para utilizar SySTeC, un desarrollador introduce su programa y el sistema optimiza autom\u00e1ticamente su c\u00f3digo para los tres tipos de simetr\u00eda. Luego, la segunda fase de SySTeC realiza transformaciones adicionales para almacenar \u00fanicamente valores de datos distintos de cero, optimizando el programa para lograr una mayor escasez. Al final, SySTeC genera c\u00f3digo listo para usar.<\/p>\n

Los investigadores demostraron aceleraciones de casi un factor de 30 con el c\u00f3digo generado autom\u00e1ticamente por SySTeC. Debido a que el sistema est\u00e1 automatizado, podr\u00eda ser especialmente \u00fatil en situaciones en las que un cient\u00edfico desea procesar datos utilizando un algoritmo que est\u00e1 escribiendo desde cero.<\/p>\n

En el futuro, los investigadores quieren integrar SySTeC en los sistemas de compilaci\u00f3n de tensores dispersos existentes para crear una interfaz \u00f3ptima para los usuarios.<\/p>\n

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