Almacenamiento computacional escalable para la inteligencia artificial

En un reciente artículo técnico publicado en ACM Transactions on Storage, un equipo de investigadores de Microsoft Research, NGD Systems, Wespa Intelligent Systems, la Universidad de California y la Universidad Federal de Río de Janeiro, en el que ahondan en las tecnologías de almacenamiento computacional. El objetivo es desarrollar sistemas de computación que se puedan aplicar en las propias plataformas de almacenamiento, pensando en sus numerosas aplicaciones dentro del campo de la inteligencia artificial.

Estos expertos están llevando a cabo una profunda investigación sobre los sistemas de almacenamiento computacional existentes y las teorías sobre la materia, buscando nuevas formas de incrementar el rendimiento y la eficiencia energética, especialmente en las implementaciones a gran escala. Porque en el futuro la inteligencia artificial operará en grandes redes de dispositivos y computadores, siguiendo esquemas de TI altamente distribuida, que requieren la máxima velocidad en el trabajo con datos, a nivel local.

Por ello, el almacenamiento computacional se postula como el concepto más adecuado para dar vida a estas arquitecturas altamente distribuidas, y la industria apoya esta idea con proyectos como este. Su objetivo es explorar el uso del almacenamiento computacional para abordar los desafíos que genera la creciente necesidad de una mayor escala en estas redes de TI inteligente, llevando el procesamiento inteligente a cada nodo de estas estructuras descentralizadas.

Fruto de ello han planteado una innovación que denominan Newport, un almacenamiento computacional de alto rendimiento y gran eficiencia energética, creado para sacar el máximo partido de las tecnologías actuales, pero con visión de futuro. Afirman que este SSD es el primero que se puede configurar para ejecutar un sistema operativo similar al de un servidor, minimizando en gran medida el esfuerzo que supone crear y mantener aplicaciones ejecutadas dentro del propio almacenamiento.

En su artículo analizan los beneficios de usar esta tecnología mediante la ejecución de aplicaciones de inteligencia artificial de alta complejidad, como por ejemplo la búsqueda de similitud de imágenes y el seguimiento de objetos en entornos altamente complejos a nivel visual. Y, tras sus experimentos, afirman que las cargas de trabajo de IA intensivas en datos se pueden paralelizar y descargar de forma más eficiente, incluso en un conjunto pequeño de discos SSD Newport, superando ampliamente el rendimiento y el nivel de eficiencia energética de los sistemas actuales de almacenamiento computacional.

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