computación distribuida: noticias de IA

Inversión y mercado 17 sep

Startups proponen alquilar la capacidad ociosa de PCs para tareas de inferencia de IA

Empresas como Far Labs y Evolving Edge desarrollan plataformas que pagan a usuarios por usar la capacidad de cómputo ociosa de sus computadoras para procesar…

Por qué importaPropone un modelo alternativo de infraestructura descentralizada de menor costo frente a los grandes centros de datos, en momentos de fuerte presión…

Impacto bajo Fiabilidad declaración interesada La Nación Tecnología

Inversión y mercado 16 sep

Startups Far Labs y Evolving Edge lanzan mercado de inferencia distribuida con ordenadores domésticos

Las startups Far Labs y Evolving Edge proponen un modelo de negocio que aprovecha la capacidad de procesamiento ociosa de ordenadores de sobremesa personales…

Por qué importaSi el modelo funciona, podría abaratar y descentralizar el acceso a capacidad de cómputo para inferencia, reduciendo la dependencia de grandes…

Impacto bajo Fiabilidad declaración interesada Europa Press Portaltic

Herramientas y productos 16 sep

Startups impulsan redes distribuidas de ordenadores domésticos como alternativa a centros de datos de IA

Varias startups como Evolving Edge, Far Labs, Bless Network, Salad y Gradient están desarrollando plataformas que permiten a usuarios alquilar la capacidad…

Por qué importaEstas redes distribuidas podrían ofrecer una alternativa de menor coste e infraestructura frente a los grandes centros de datos, especialmente para…

Impacto bajo Fiabilidad declaración interesada El Español Omicrono

Investigación 29 ago 2016

DeepMind publica método para desacoplar redes neuronales con gradientes sintéticos

Google DeepMind ha presentado una técnica de investigación llamada Decoupled Neural Interfaces (DNI) que permite entrenar redes neuronales sin depender…

Por qué importaEsta investigación es relevante para optimizar el entrenamiento de redes neuronales a escala y en sistemas distribuidos, reduciendo tiempos de…

Impacto medio Fiabilidad fuente primaria Relevancia 7/10 Google DeepMind