Comprender el impacto de la potencia de cálculo en las innovaciones en IA

La inteligencia artificial (AI) y la potencia de cálculo están estrechamente relacionadas. La potencia de cálculo es esencial para las aplicaciones de IA porque ayuda a los sistemas informáticos a procesar y ejecutar tareas. Estas aplicaciones requieren muchos recursos de cálculo para gestionar algoritmos complejos y grandes conjuntos de datos; aquí es donde entran en juego las GPU. Las GPU, o unidades de procesamiento gráfico, se diseñaron originalmente para acelerar el procesamiento de imágenes y vídeos, pero se han vuelto esenciales para gestionar el intenso procesamiento de datos y las tareas de aprendizaje profundo que requiere la IA.

En los últimos años, hemos visto cómo los avances en IA han crecido de forma exponencial. Como es lógico, el hardware para IA también debe avanzar para adaptarse a este crecimiento y seguir su ritmo. Un estudio reveló que el rendimiento de las GPU ha aumentado aproximadamente 7.000 veces desde 2003.

Un hardware más potente, rápido y eficiente permite a investigadores e ingenieros desarrollar modelos de IA cada vez más complejos. Veamos cómo evoluciona la infraestructura informática para IA con el fin de responder a la creciente demanda de inteligencia artificial.

Hardware para IA: un tema cada vez más presente#

El papel de las GPU en el desarrollo de la IA es indiscutible. Estos potentes procesadores aceleran los complejos cálculos necesarios para entrenar e implementar modelos de IA. En esencia, son la columna vertebral de la tecnología de IA moderna. Pero las GPU no son lo único que está acaparando la atención.

Estamos empezando a ver chips diseñados exclusivamente para la IA que compiten con ellas. Estos chips se crean desde cero para que la IA funcione aún mejor y más rápido. Se está dedicando mucho trabajo e investigación a mejorar el futuro de la informática para IA. Muchas empresas están invirtiendo en capacidad de cálculo para IA, una de las razones por las que el mercado mundial de hardware para IA alcanzó un valor de 53,71 mil millones de dólares en 2023 y se espera que llegue aproximadamente a los 473,53 mil millones de dólares en 2033.

¿Por qué se habla últimamente de los avances en hardware para IA? El cambio hacia hardware especializado para IA refleja las crecientes demandas de las aplicaciones de IA en distintos sectores. Para crear soluciones de IA con éxito, es importante adelantarse y estar al tanto de los cambios que se producen en el hardware.

Principales actores del hardware para IA#

Los principales fabricantes de hardware compiten por desarrollar hardware de nueva generación y mejorar el rendimiento y la eficiencia mediante desarrollo interno, alianzas estratégicas y adquisiciones.

Fig. 1. Referentes del hardware de IA.

Apple ha pasado de utilizar GPU externas a desarrollar sus propios chips de la serie M con motores neuronales para acelerar la IA, reforzando así su ecosistema estrictamente controlado. Mientras tanto, Google sigue invirtiendo mucho en su infraestructura de unidades de procesamiento tensorial (TPU). Las TPU son chips de IA diseñados para funcionar más rápido y consumir menos energía que las GPU, lo que las hace ideales para entrenar e implementar soluciones de IA a mayor escala.

Del mismo modo, AMD ha entrado en el sector del hardware de IA con su serie de aceleradores Instinct, dirigidos a centros de datos y aplicaciones de computación de alto rendimiento. Además, NVIDIA sigue centrada en desarrollar GPU optimizadas para cargas de trabajo de IA, como las GPU Tensor Core A100 y H100.

Además de estos actores consolidados, numerosas empresas emergentes e instituciones de investigación están explorando arquitecturas novedosas para chips de IA. Por ejemplo, Graphcore está especializada en cálculos dispersos con su unidad de procesamiento de inteligencia (IPU). Cerebras Systems ofrece Wafer Scale Engine, un chip de gran tamaño diseñado para cargas de trabajo de IA a una escala extrema.

Últimos avances en hardware para IA#

Veamos el hardware para IA más reciente.

El 9 de abril de 2024, Intel presentó su último chip de IA, el Gaudi 3, que, según Intel, supera a la GPU H100 de NVIDIA:

• Más del doble de eficiencia energética y un procesamiento de modelos de IA 1,5 veces más rápido.
• Disponible en configuraciones flexibles, como integrada en una placa base o en una tarjeta independiente.
• Se ha probado con éxito en diversos modelos de IA, como Llama de Meta y Falcon de Abu Dabi, lo que demuestra su eficacia para entrenar e implementar varios modelos de IA, incluidos Stable Diffusion y Whisper de OpenAI para el reconocimiento de voz.

Fig. 2. Gaudi 3 de Intel.

Antes de Gaudi 3, el 18 de marzo de 2024, NVIDIA presentó su plataforma de IA más reciente, Blackwell. Esta plataforma está diseñada para impulsar avances en diversos campos y ofrece las siguientes características:

• NVIDIA afirma que Blackwell es «el chip más potente del mundo».
• Cuenta con una GPU de doble matriz con 208.000 millones de transistores y una interconexión entre chips de 10 TB/s, que establece nuevos estándares de potencia y eficiencia para la IA generativa a escala de centros de datos.
• Los principales proveedores de servicios en la nube, como Google Cloud, Amazon Web Services y Microsoft Azure, han anunciado sus planes de utilizar Blackwell para impulsar avances en IA generativa, aprendizaje profundo y servicios de computación en la nube.

Fig. 3. Blackwell de NVIDIA.

El auge de los chips de IA personalizados#

Mientras tanto, varios gigantes tecnológicos están desarrollando sus propios chips de IA personalizados para impulsar sus servicios.

El 10 de abril de 2024, Meta anunció la última versión de su acelerador de entrenamiento e inferencia de Meta (MTIA). Este chip de segunda generación, que ya está operativo en los centros de datos de Meta, ofrece un mejor rendimiento en términos de capacidad de cálculo y ancho de banda de memoria. Estas mejoras impulsan el rendimiento de las aplicaciones de IA de Meta, como los motores de clasificación y recomendación, en plataformas como Facebook e Instagram.

Fig. 4. La última versión de MTIA de Meta.

Del mismo modo, otros grandes actores como Google, Amazon y Microsoft también han presentado sus chips de silicio personalizados este año. Se trata de un movimiento estratégico para optimizar sus estructuras de costes y reducir la dependencia de proveedores externos como NVIDIA.

¿Dónde se utiliza el hardware de IA?#

El hardware de IA permite ofrecer diversas soluciones de IA en muchos sectores. En la sanidad, impulsa sistemas de diagnóstico por imagen, como las resonancias magnéticas y los TAC, y gestiona tareas complejas y grandes volúmenes de datos de forma eficiente para lograr diagnósticos rápidos y precisos.

Las instituciones financieras utilizan algoritmos de IA para analizar datos con el fin de detectar fraudes y optimizar las inversiones. La complejidad del análisis de datos financieros requiere capacidades de hardware avanzadas para gestionar eficazmente la enorme carga computacional.

En la industria automovilística, ayuda a procesar datos de sensores en tiempo real en vehículos autónomos. Tareas como la detección de objetos y la prevención de colisiones requieren hardware avanzado con una gran capacidad de procesamiento para tomar decisiones rápidamente y proteger a los pasajeros.

Fig. 5. El cerebro de un vehículo autónomo.

Los comercios minoristas utilizan motores de recomendación basados en IA para personalizar la experiencia de compra y aumentar las ventas mediante el análisis de grandes cantidades de datos de clientes de distintos departamentos, con el fin de predecir sus preferencias y sugerir productos relevantes. La necesidad de analizar conjuntos de datos diversos y generar recomendaciones personalizadas requiere hardware avanzado para ofrecer respuestas en tiempo real y mejorar la interacción de los usuarios.

Otro ejemplo relacionado con las tiendas minoristas es el uso de la visión artificial para supervisar y analizar el comportamiento de los clientes. Los comercios pueden comprender cómo interactúan los clientes con su entorno, identificar los productos más populares y detectar patrones de tránsito de personas. A partir de estos resultados, pueden optimizar la distribución de las tiendas y la colocación de los productos para mejorar las ventas. La potencia de cálculo es importante para procesar grandes volúmenes de datos de vídeo en tiempo real. El seguimiento preciso de los movimientos y las interacciones depende de un hardware robusto. Sin él, la velocidad y la precisión del procesamiento de datos se ven comprometidas, lo que reduce la eficacia del análisis del comportamiento de los clientes.

Y eso solo es la punta del iceberg. Desde la fabricación hasta la agricultura, el hardware de IA está presente en todas partes.

Escalar la IA con potencia de cálculo#

El hardware de IA suele diseñarse para gestionar tareas de gran envergadura. Puede resultar difícil hacerse una idea de la magnitud de los despliegues de IA en los sectores de todo el mundo, pero está claro que una IA escalable depende de contar con el hardware adecuado.

Veamos, por ejemplo, la colaboración entre BMW y NVIDIA. BMW produce 2,5 millones de coches al año, por lo que sus operaciones tienen una escala enorme. BMW utiliza la IA para optimizar distintos aspectos de su proceso de fabricación, desde el control de calidad y el mantenimiento predictivo hasta la logística y la gestión de la cadena de suministro.

Para satisfacer estas necesidades, BMW confía en soluciones de hardware de IA avanzadas, como la NVIDIA Quadro RTX 8000 y los servidores con tecnología RTX. Estas tecnologías facilitan el despliegue de la IA y permiten escalarlo.

La potencia de cálculo afecta a distintas partes de tu solución de IA#

Además de proporcionar potencia de cálculo a las aplicaciones de IA, el hardware de IA que elijas influye en aspectos de tu solución como el rendimiento del modelo, las necesidades de conversión del modelo, la flexibilidad de despliegue y la precisión general. Una vez entrenados y probados, los modelos de IA suelen convertirse a un formato compatible con las plataformas de despliegue elegidas.

Sin embargo, la conversión de modelos puede provocar una pérdida de precisión y debe tenerse en cuenta con antelación. Las herramientas de integración, como ONNX (intercambio abierto de redes neuronales), pueden proporcionar un formato estandarizado para desplegar modelos de IA en una amplia variedad de plataformas de hardware. Esta es también la razón por la que modelos populares como YOLOv8 ofrecen a los usuarios la posibilidad de exportar sus modelos personalizados entrenados en muchos formatos distintos para adaptarse a varias opciones de despliegue.

La eficiencia energética es esencial para el futuro de la computación de IA#

El impacto de la potencia de cálculo avanzada de la IA no se limita a la IA: también está llegando al sector energético.

Fig. 6. Hacia un hardware de IA sostenible.

Por ejemplo, Llama 3 de Meta, un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) avanzado, se entrenó con dos clústeres de centros de datos personalizados, cada uno equipado con 24 576 GPU NVIDIA H100. Junto con las mejoras de software, esta configuración hizo que el entrenamiento de Llama 3 fuera unas tres veces más eficiente que el de Llama 2. Así pues, los avances en el hardware de IA también contribuyen a que las operaciones sean más eficientes desde el punto de vista energético.

Además, la relación entre la IA y la energía está recibiendo más atención, con la participación de personas como Sam Altman. Altman, conocido por ser el director ejecutivo de OpenAI, ha sacado recientemente a bolsa la empresa de energía nuclear Oklo. Con su innovadora tecnología de fisión nuclear, Oklo pretende transformar la producción de energía y, potencialmente, suministrar electricidad a los centros de datos esenciales para las operaciones de IA. En los últimos años, tanto Bill Gates, cofundador de Microsoft, como Jeff Bezos, fundador de Amazon, también han invertido en centrales nucleares.

Más allá de los circuitos#

De cara al futuro, el hardware de IA está a punto de dar grandes saltos, especialmente con el auge de la computación cuántica. A medida que los modelos de IA ganan complejidad, el hardware especializado resulta fundamental para aprovechar todo su potencial. Desde chips específicos para IA hasta las investigaciones sobre computación cuántica, la innovación en hardware impulsa el desarrollo de soluciones de IA más complejas y con mayor impacto.

No dudes en visitar nuestro repositorio de GitHub y participar en nuestra comunidad para obtener más información sobre la IA. Echa un vistazo a nuestras últimas publicaciones del blog para ver cómo se aplica la IA en distintos campos, como las carreras de Fórmula 1 y la robótica.