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OpenAI se asocia con gigantes del sector hardware para lanzar el protocolo MRC, cuyo objetivo es aprovechar al máximo el potencial no utilizado de las GPUs.
El 6 de mayo, OpenAI, junto con AMD, Broadcom, Intel, Microsoft y NVIDIA, presentó un nuevo protocolo de red abierto llamado “Multipath Reliable Connection” (MRC). Esta iniciativa representa un paso importante por parte de la industria tecnológica para abordar los cuellos de botella en términos de eficiencia en los grandes clústeres de inteligencia artificial.
El objetivo principal del protocolo es mejorar el rendimiento de los grandes clústeres de entrenamiento de IA. En los métodos anteriores de entrenamiento de modelos, la costosa potencia de cómputo de las GPU a menudo permanecía inactiva debido a fluctuaciones en la red o una distribución desigual de la carga, lo que provocaba un desperdicio significativo de recursos. MRC tiene como objetivo aumentar la estabilidad de la transmisión de datos a través de conexiones multipistas más fiables, reduciendo así el consumo de energía y mejorando la eficiencia general del procesamiento.
Según la información disponible, MRC no es solo teórico; ya se está utilizando en su totalidad dentro de OpenAI. Todos los principales superordenadores utilizados para desarrollar modelos de vanguardia dependen de este protocolo, incluido el sitio de Oracle Cloud Infrastructure en Abilene, Texas, y el clúster de superordenadores Fairwater de Microsoft.
A medida que los parámetros de los modelos de IA continúan aumentando, optimizar la eficiencia de la infraestructura subyacente se ha convertido en un nuevo frente competitivo entre las empresas líderes. Al decidir lanzar conjuntamente un protocolo abierto con varios fabricantes de chips y proveedores de servicios en la nube, OpenAI no solo reduce sus propios costos de entrenamiento, sino que también se posiciona para influir en los estándares de comunicación en red en la era de la IA. Para la industria, el lanzamiento de MRC podría impulsar a los grandes clústeres de cómputo hacia una fase más eficiente y sostenible desde el punto de vista ambiental.
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