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+NOTICIAS.- Luego de un largo proceso, finalmente ha llegado a la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI) la nueva plataforma de cómputo para Deep Learning basada en la GPU (Graphic Processing Units) Nvidia DGX A100.
REGIÓN METROPOLITANA, Las Condes.- Recientemente se oficializó primera adjudicación de la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI) de un fondo de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), proceso liderado por el director de Ingeniería en Computer Science e Ingeniería Civil Informática de la UAI, Danilo Bórquez.
Gracias al “XIº Concurso de Equipamiento Científico y Tecnológico Mediano 2022 (costeado mediante el Programa de Equipamiento Científico y Tecnológico, Fondequip, Mediano)”, la Facultad de Ingeniería y Ciencias adquirió esta herramienta que promete mejorar la capacidad de investigación de la facultad, apoyando la ejecución más rápida de modelos y procesos para obtener resultados.
“Si intentara ejecutar estos modelos en mi computadora, demoraría semanas en completarse. Esto implicaría un alto consumo energético en mi computadora (que no está hecha para ese tipo de cálculos),además de privarme de la utilización de ella durante el tiempo de cómputo por estar usando todos sus recursos en obtener resultados.. Con esta nueva GPU, los tiempos de ejecución podrían reducirse a solo horas, por eso postulé al fondo, porque buscamos acelerar la producción científica”, explica Danilo Bórquez.
Desde la casa de estudios recalcaron que la adquisición de este equipo no solo beneficia a la comunidad investigadora de la Universidad Adolfo Ibáñez y a instituciones asociadas como el Instituto Milenio Fundamentos de los Datos (IMFD) y el Instituto Milenio de Astrofísica (MAS), sino que también será un aporte a la investigación a nivel nacional, ya que un porcentaje del poder de procesamiento de la GPU estará reservado para que cualquier académico del país pueda acceder a esta pieza de hardware y así impulsar sus investigaciones.
El proyecto presentado para obtener los fondos destinados a adquirir esta plataforma de cómputo para Deep Learning consta de dos fases: una primera etapa para dejar la plataforma operativa y una segunda etapa para utilizar y monitorear su funcionamiento. La investigación en Deep Learning es clave para el desarrollo de nuevas tecnologías, especialmente en el avance de la Inteligencia Artificial, mediante el procesamiento de grandes cantidades de datos y capas de procesamiento algorítmico.
Fuente: UAI
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