Lola contro il caos dei chip: così vuole accelerare l’AI

Portare un modello di intelligenza artificiale su un processore differente può trasformarsi in un lavoro lungo e complesso. Non basta infatti trasferire il modello nella memoria del nuovo dispositivo e avviarlo: servono adattamenti, ottimizzazioni e numerosi test, con il rischio di impegnare un team per giorni o settimane.

Lola Vision Systems, startup americana, sta cercando di intervenire proprio su questo passaggio. L’obiettivo è creare una sorta di livello di traduzione capace di collegare i modelli di intelligenza artificiale alle diverse architetture hardware, riducendo il lavoro manuale richiesto agli sviluppatori.

Ogni chip parla una lingua diversa

La soluzione su cui lavora Lola è una catena di strumenti per compilatori. Questo insieme di programmi prende il codice di un modello e lo converte nelle istruzioni che un determinato processore può eseguire concretamente.

Il problema nasce dal fatto che le piattaforme hardware non sono identiche. Ogni chip presenta caratteristiche e vincoli propri: per questo, quando lo stesso modello viene trasferito su un processore diverso, una parte consistente dell’adattamento può dover essere ripetuta.

Il collo di bottiglia può durare settimane

Secondo Tayo Adesanya, fondatore di Lola Vision Systems, già il raggiungimento della prima fase di prova può richiedere circa 200 ore di attività manuali. Il tempo viene impiegato per preparare il modello, ottimizzarne il funzionamento sulla nuova piattaforma e verificare che l’esecuzione proceda correttamente.

È questo il collo di bottiglia che la startup punta a ridurre. Un sistema capace di automatizzare la conversione tra modelli e processori potrebbe rendere più rapido il passaggio da un’architettura all’altra, evitando di ricominciare ogni volta gran parte del percorso di sviluppo.