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Los chips de IA de Huawei llenan un vacío del tamaño de Nvidia en la investigación médica en Hong Kong

Una empresa con sede en Hong Kong inteligencia artificial (IA) El centro de investigación dependiente de la Academia de Ciencias de China (CAS), el instituto nacional de investigación de la parte continental, dijo que ha avanzado sus modelos médicos de IA con la ayuda de Tecnologías Huawei‘Ascienden los procesadores, mientras la comunidad de investigación científica de China se adapta a las sanciones de EE.UU. que han restringido el acceso a la gama alta NVIDIA papas fritas.

El Centro de Inteligencia Artificial y Robótica (CAIR), que la CAS estableció en Hong Kong en 2019, lanzó el viernes su nuevo modelo de IA Cares Copilot 2.0, que está diseñado para ayudar a los cirujanos en tareas que incluyen la planificación quirúrgica, la generación de informes de diagnóstico y la recuperación de datos similares. expedientes del caso.

El nuevo modelo, una actualización de su versión anterior lanzado en marzo, fue entrenado con el chip AI Ascend 910B de Huawei, que la compañía se jactó de estar «cerca del rendimiento de la Nvidia A100». Los chips de Huawei pueden “básicamente satisfacer” las necesidades de investigación del laboratorio, dijo el viernes el director ejecutivo de CAIR, Liu Hongbin, al Post en una entrevista.
Liu Hongbin, director ejecutivo del Centro de Inteligencia Artificial y Robótica (CAIR), presenta el marco del modelo de IA Cares Copilot 1.0 el 11 de marzo. Foto: Kelly Le

En agosto de 2023, CAIR firmó un memorando de cooperación con Huawei, afirmando en ese momento que las dos partes trabajarían juntas para implementar el uso de la IA en la cirugía.

«En ese momento, sentimos que en el futuro previsible, debido a razones geopolíticas, Estados Unidos definitivamente seguiría restringiéndonos el uso de chips de alta gama», dijo Liu. «Como institución de investigación, necesitábamos tener planes alternativos».

Desde entonces, las capacidades de los chips de IA de Huawei han avanzado rápidamente, según Liu.

«Su progreso es visiblemente rápido», afirmó Liu. “Con la misma cantidad de datos, al principio nos llevó uno o dos meses completar toda la formación. Hacia el final, terminó de entrenar en sólo una semana”.

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