Publicado por Zak Stone, Gerente de producto de TensorFlow

Los investigadores requieren una gran cantidad de recursos informáticos para entrenar los modelos de aprendizaje automático (AA) que han producido recientemente grandes avances en el diagnóstico médico por imágenes, la máquina neural de traducción, juegos y muchos otros dominios. Creemos que cantidades mucho más grandes de cálculos computacionales permitirán que los programadores inventen nuevos tipos de modelos de AA que serán aun más precisos y útiles.

Para acelerar el ritmo de la investigación abierta en aprendizaje automático, estamos presentando TensorFlow Research Cloud (TFRC), un clúster de 1.000 TPU en la nube que estará disponible sin cargo para admitir una extensa gama de proyectos de investigación ampliamente computacionales que de otra forma serían imposibles de lograr.
TensorFlow Research Cloud ofrece a los investigadores los siguientes beneficios:
  • Acceso a las completamente nuevas TPU en la nube de Google, que aceleran el entrenamiento y la inferencia
  • Hasta 180 teraflops de rendimiento de punto flotante por cada TPU en la nube
  • 64 GB de memoria de ancho de banda ultra alta por cada TPU en la nube
  • Próximas interfaces de programación de TensorFlow
Puedes registrarte aquí para solicitar que te notifiquemos cuando se abra el proceso de aplicación de TensorFlow Research Cloud y puedas compartir más información sobre tus necesidades computacionales, si lo deseas. Tenemos pensado evaluar aplicaciones de forma constante en busca de las propuestas más creativas y ambiciosas.

El programa TensorFlow Research Cloud no está limitado a un nivel académico; reconocemos que personas con una gran variedad de afiliaciones, roles y experiencia están realizando aportes importantes a la investigación en aprendizaje automático, y alentamos especialmente la participación de aquellos con trayectorias no tradicionales. Se otorgará acceso a personas seleccionadas durante un tiempo limitado de cómputo, y los investigadores son bienvenidos a participar varias veces con varios proyectos.
Dado que el objetivo principal de TensorFlow Research Cloud es beneficiar la comunidad de investigación de aprendizaje automático en su totalidad, se esperará que los participantes exitosos realicen lo siguiente:
  • Compartan su investigación basada en TFRC con el mundo a través de publicaciones revisadas por colegas, código fuente abierto, entradas de blogs u otros medios abiertos.
  • Compartir opiniones concretas y constructivas con Google para ayudarnos a mejorar el programa TFRC y la plataforma Cloud TPU subyacente con el tiempo.
  • Imagina un futuro en el que la aceleración del AA sea abundante y se desarrollen nuevos tipos de modelos de aprendizaje automático con antelación a ese futuro.
Para las empresas interesadas en usar TPU en la nube para investigaciones y desarrollos privados, ofreceremos un programa Cloud TPU Alpha paralelo. Puedes registrarte aquí para obtener más información sobre este programa. Te recomendamos que participes en el programa Cloud TPU Alpha si estás interesado en lo siguiente:
  • Acelerar el entrenamiento de modelos de AA propios; los modelos que requieren semanas de entrenamiento en otro hardware pueden entrenarse en días o incluso horas en TPU en la nube.
  • Acelerar el procesamiento de lotes de conjuntos de datos de escala industrial: imágenes, videos, audio, texto no estructurado, datos estructurados, etc.
  • Procesar solicitudes en tiempo real en producción usando modelos de AA más amplios y complejos como nunca antes.
Esperamos que TensorFlow Research Cloud permita a la mayor cantidad posible de investigadores explorar la frontera de la investigación en aprendizaje automático y ampliarla a nuevos descubrimientos. Te alentamos a que te registres hoy para estar entre los primeros en recibir más información ni bien esté disponible.