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Convergencia.Tech

DLT (blockchain), AI, RX(Realidad Extendida), QC (computación Cuántica), Nanotecnología, Biología Sintética y la interrelación y convergencia de dichas tecnologías.

 

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 (AWS Parte 2)
Independientemente de lo que los clientes intenten hacer con los FM (ejecutarlos, desarrollarlos, personalizarlos),necesitan la infraestructura más r entable y de mayor rendimiento diseñada específicamente para ML.

Durante los últimos cinco años, AWS ha estado invirtiendo en nuestro propio silicio para impulsar el desempeño y la relación precio-rendimiento para cargas de trabajo exigentes como capacitación e inferencia de ML,
 y el chips AWS Trainium y AWS Inferentia ofrecen el costo más bajo para modelos de capacitación y ejecución de inferencia en la nube. Esta capacidad de maximizar el rendimiento y controlar los costos al elegir la infraestructura de aprendizaje automático óptima es la razón por la cual las empresas emergentes de IA líderes, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Grammarly, Hugging Face, Runway y Stability AI, se ejecutan en AWS.

Las instancias Trn1, con tecnología de Trainium, pueden ofrecer hasta un 50 % de ahorro en los costos de capacitación
 en comparación con cualquier otra instancia EC2, y están optimizadas para distribuir la capacitación en varios servidores
 conectados con 800 Gbps de red Elastic Fabric Adapter (EFA) de segunda generación. Los clientes pueden implementar instancias
 Trn1 en UltraClusters que pueden escalar hasta 30 000 chips Trainium (más de 6 exaflops de cómputo) ubicados en la misma zona
 de disponibilidad de AWS con redes a escala petabit. Muchos clientes de AWS, incluidos Helixon, Money Forward y el equipo de 
búsqueda de Amazon, usan instancias Trn1 para ayudar a reducir el tiempo necesario para entrenar los modelos de aprendizaje
 profundo a mayor escala de meses a semanas o incluso días, al tiempo que reducen sus costos. 800 Gbps es mucho ancho de banda,
 pero hemos seguido innovando para ofrecer más, y hoy anunciamos eldisponibilidad general de nuevas instancias Trn1n optimizadas para la red ,
 que ofrecen 1600 Gbps de ancho de banda de red y están diseñadas para ofrecer un rendimiento un 20 % superior al de Trn1 para modelos grandes
 que hacen un uso intensivo de la red .
Debido a que la mayoría de los costos futuros de ML provendrían de la ejecución de inferencias, se priorizó el silicio
 optimizado por inferencia cuando comenzaron a invertir en nuevos chips hace unos años. En 2018, anunció Inferentia, el primer chip especialmente 
diseñado para inferencia. Cada año, Inferentia ayuda a Amazon a ejecutar billones de inferencias y ya ha ahorrado a empresas como Amazon más de cien 
millones de dólares en gastos de capital. Los resultados son impresionantes y vemos muchas oportunidades para seguir innovando, ya que las cargas de
 trabajo solo aumentarán en tamaño y complejidad a medida que más clientes integren IA generativa en sus aplicaciones.


source: https://lnkd.in/dKW4Wcen

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Convergencia.tech ( 5G hoy y lo que se viene con 6G) Hace muchos años arranqué con un sitio llamado mundogsm y luego 3gargentina, como pasó mucho tiempo durante mi etapa en telcos. pero como hablo de convergencias de tecnología no se puede dejar de mencionar hoy también 5G y 6G que son las dos generaciones más recientes de las redes de telefonía móvil.

5G se lanzó por primera vez en 2019 y ofrece velocidades de descarga de hasta 10 Gbps, lo que es 100 veces más rápido que 4G. 6G aún está en desarrollo, pero se espera que ofrezca velocidades de descarga de hasta 1 Tbps, lo que es 1000 veces más rápido que 5G.

En el Reino Unido, 5G se está utilizando para proporcionar servicios de atención médica remota a pacientes en zonas rurales.

En Estados Unidos, 5G se está utilizando para proporcionar conectividad de alta velocidad a las fábricas, lo que permite la automatización y la robótica.

En China, 6G se está utilizando para desarrollar nuevos servicios de realidad virtual y aumentada.

Algunas aplicaciones futuras de 6G para tener en cuenta que se convinen con techs 4.0 y futuras...

 

Realidad virtual y aumentada de alta calidad:

6G podría permitir la transmisión de imágenes y videos de alta definición en tiempo real, lo que daría lugar a una experiencia de realidad virtual y aumentada mucho más inmersiva. Esto podría utilizarse para aplicaciones como juegos, educación y entretenimiento.

 

Vehículos autónomos: 

6G podría proporcionar conectividad de alta velocidad y baja latencia para vehículos autónomos, lo que permitiría que estos vehículos se comuniquen entre sí y con el entorno que los rodea. 

Esto podría ayudar a mejorar la seguridad y la eficiencia del transporte.

 

Internet de las cosas (IoT): 

6G podría conectar un número mucho mayor de dispositivos IoT que las redes 5G,lo que daría lugar a una amplia gama de nuevas aplicaciones. Esto podría utilizarse para aplicaciones como la monitorización del medio ambiente, la gestión de la energía y la atención médica.

Robótica: 

6G podría proporcionar conectividad de alta velocidad y baja latencia para robots, lo que permitiría que estos robots se controlen de forma remota con mayor precisión. Esto podría utilizarse para aplicaciones como la fabricación, la atención médica y la exploración espacial.

 

Cirugía remota: 

6G podría permitir que los cirujanos operen a pacientes a distancia, lo que podría mejorar el acceso a la atención médica en áreas rurales o remotas.

 

Educación virtual: 

6G podría proporcionar una experiencia de aprendizaje virtual más inmersiva y realista, lo que podría mejorar la participación de los estudiantes.

 

Entretenimiento en línea: 

6G podría permitir la transmisión de juegos en línea, películas y videos en streaming de alta calidad sin buffering.

 

#personal #movistar #claro

fuente imagen Xataka

 

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Nuevas herramientas para construir con la IA generativa en AWS
AWS desarrolló Amazon SageMaker, una manera fácil para que todos los desarrolladores construyan, entrenen e implementen modelos; y lanzó una amplia gama de servicios que permiten a los clientes 
agregar capacidades de inteligencia artificial como reconocimiento de imágenes, pronósticos y búsqueda inteligente a las aplicaciones con una simple llamada a la API.
Modelos Amazon Bedrock y Amazon Titan
Amazon Bedrock , un nuevo servicio que hace que los FM de AI21 Labs, Anthropic, Stability AI y Amazon sean accesibles a través de una API . Bedrock es la forma más fácil para que los clientes creen y escalen 
aplicaciones generativas basadas en IA mediante FM, lo que democratiza el acceso para todos los desarrolladores.Bedrock ofrecerá la posibilidad de acceder a una gama de potentes FM para texto e imágenes, incluidos Titan FM de Amazon, que consisten en dos nuevos LLM a través de un servicio administrado de AWS escalable, confiable y seguro.
Con la experiencia sin servidor de Bedrock (serverless), los clientes pueden encontrar fácilmente el modelo adecuado para lo que están tratando de hacer, comenzar rápidamente, personalizar de forma privada los FM con sus propios datos e integrarlos e implementarlos fácilmente en sus aplicaciones utilizando las herramientas y capacidades de AWS
con las que están familiarizados, sin tener que administrar ninguna infraestructura 
 
 
(incluidas las integraciones con características de Amazon SageMaker ML como Experiments para probar diferentes modelos y Pipelines para administrar sus FM a escala). Bedrock permite elegir entre algunos de los FM más avanzados disponibles en la actualidad. 
Esto incluye la familia Jurassic-2 de LLM multilingües de AI21 Labs, que siguen instrucciones de lenguaje natural 
para generar texto en español, francés, alemán, portugués, italiano y holandés. Claude, LLM de Anthropic, 
puede realizar una amplia variedad de tareas de procesamiento de texto y conversacionales, se basa en la extensa investigación de Anthropic sobre el entrenamiento de sistemas de IA honestos y responsables.
 Bedrock también facilita el acceso al conjunto de modelos básicos de texto a imagen de Stability AI, 
incluido Stable Diffusion (el más popular de su tipo), que es capaz de generar imágenes, arte, logotipos y diseños únicos, realistas y de alta calidad.
Amazon CodeWhisperer, una herramienta de código que ayuda a los desarrolladores a escribir código de IA generativa.
genera sugerencias de código en tiempo real, más rápido y eficientemente.
Estas nuevas herramientas hacen que sea más fácil para los desarrolladores construir aplicaciones eficientes y seguras. Esto abre la puerta a una gama de nuevas aplicaciones, como la creación de contenido personalizado, la generación de leads y la detección de fraudes.
source : https://lnkd.in/dKW4Wcen
 
 
 
 

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Amazon CodeWhisperer ya está disponible como extensión en JupyterLab y Amazon SageMaker Studio
Los científicos de datos pueden utilizar CodeWhisperer sin costo adicional a fin de generar sugerencias de código en tiempo real para los cuadernos de Python de JupyterLab y Amazon SageMaker Studio. Con CodeWhisperer, puede escribir un comentario en lenguaje natural que describa una tarea de codificación específica en inglés y CodeWhisperer le recomendará uno o más fragmentos de código directamente en el cuaderno para realizar la tarea.
Con la extensión CodeWhisperer, los usuarios de SageMaker Studio y JupyterLab podrán desarrollar rápidamente código en su cuaderno de Python para acelerar el análisis de datos.
Amazon CodeWhisperer

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La gran pregunta que me hacía es quién está abajo de todo en relación con AI, y TSMC es el gran proveedor mundial de chips y la mayoría concentrada en Taiwán, TSMC cuenta con una planta en Japón y próximamente abrirá otra nueva.. ahora más novedades....
TSMC, el fabricante de chips más grande del mundo, dice que planea invertir
(2900 millones de dólares) para construir una planta de chips avanzada en Taiwán, a medida que expande la producción para satisfacer la creciente demanda de productos de inteligencia artificial (IA).
La semana pasada, el CEO CC Wei dijo a los analistas que la compañía planea duplicar aproximadamente su capacidad de empaque avanzado en 2024 en comparación con 2023, para satisfacer la "fuerte demanda" de chips de IA de sus clientes, que incluyen Nvidia (NVDA) y AMD
El empaquetado avanzado en la industria de los semiconductores implica el uso de métodos de alta tecnología para agregar componentes de varias obleas con el fin de crear un chip de computadora más potente.
TSMC (TSM) dijo que se espera que la nueva planta cree 1.500 puestos de trabajo.
“Para satisfacer las necesidades del mercado, TSMC planea establecer una fábrica de empaques avanzados en el Parque Científico de Tongluo”, dijo la compañía a CNN en un comunicado, refiriéndose a las plantas de fabricación, el término técnico para las fábricas de semiconductores.
El parque científico está ubicado en el condado de Miaoli, al sur de las instalaciones principales de la empresa en Hsinchu, cerca de Taipei.
Los chips fabricados por TSMC para clientes como Nvidia son el músculo detrás de la IA generativa, un tipo de inteligencia artificial que puede crear contenido nuevo, como texto e imágenes,
 en respuesta a las indicaciones del usuario.
Ese es el tipo de IA subyacente a ChatGPT, Bard de Google (GOOGL) , Dall-E y muchas de las otras nuevas tecnologías de IA.
TSMC se considera un tesoro nacional en Taiwán y suministra semiconductores a gigantes tecnológicos mundiales, incluidos Apple (AAPL) y Qualcomm (QCOM) .

TSMC estaría planeando abrir en Japón una segunda fábrica de microchips por 6.594 millones de euros
La empresa Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC) estaría planeando construir por (6.954 millones de euros) la que sería su segunda planta de microchips en Japón, concretamente, en la ciudad de Kikuyo,
 en la prefectura de Kumamoto, al sur del país, según informa el diario económico japonés 'Nikkan Kogyo'
En estos días nos contactaremos con ellos para obtener más información.
saludos

 

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