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

La inteligencia artificial (IA) y la potencia de cálculo comparten una relación muy estrecha. 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 recursos computacionales sustanciales para gestionar algoritmos complejos y grandes conjuntos de datos, que es donde entran en juego las GPUs. Las GPUs, o unidades de procesamiento gráfico, se diseñaron originalmente para acelerar el procesamiento de imágenes y vídeos, pero se han vuelto esenciales para gestionar el procesamiento intensivo de datos y las tareas de aprendizaje profundo que requiere la IA.

En los últimos años, hemos visto que los avances en IA crecen exponencialmente. Naturalmente, los avances en hardware de IA deben adaptarse a este crecimiento y seguir el ritmo. Un estudio reveló que el rendimiento de las GPUs ha aumentado aproximadamente 7.000 veces desde 2003.

Un hardware más potente, rápido y eficiente permite a los investigadores e ingenieros desarrollar modelos de IA cada vez más complejos. Vamos a entender cómo está evolucionando la infraestructura informática para la IA con el fin de satisfacer las crecientes demandas de la inteligencia artificial.

Link to this sectionHardware de IA: una conversación en crecimiento#

El papel de las GPUs en el desarrollo de la IA es innegable. Estos potentes procesadores aceleran los cálculos complejos necesarios para entrenar y desplegar modelos de IA. Básicamente, sirven como columna vertebral de la tecnología de IA moderna. Pero no solo las GPUs están atrayendo la atención.

Empezamos a ver chips creados específicamente para la IA que compiten con ellas. Estos chips se construyen desde cero para ayudar a la IA a hacer su trabajo aún mejor y más rápido. Se está dedicando mucha investigación y trabajo a mejorar el futuro de la computación de IA. Muchas empresas están invirtiendo en potencia de cálculo de IA, lo cual es una de las razones por las que el mercado mundial de hardware de IA se valoró en $53.71 mil millones en 2023 y se espera que crezca hasta aproximadamente $473.53 mil millones para 2033.

¿Por qué los avances en hardware de IA se han convertido en un tema de conversación recientemente? El cambio hacia hardware de IA especializado refleja las crecientes demandas de las aplicaciones de IA en diferentes sectores. Para crear soluciones de IA con éxito, es importante mantenerse a la vanguardia siendo consciente de los cambios que ocurren en el hardware.

Link to this sectionJugadores clave en el hardware de IA#

Los principales fabricantes de hardware compiten por desarrollar hardware de próxima generación, mejorando el rendimiento y la eficiencia mediante desarrollo interno, asociaciones estratégicas y adquisiciones.

Fig 1. Líderes en hardware de IA.

Apple ha pasado de utilizar GPUs externas a desarrollar sus propios chips de la serie M con motores neuronales para la aceleración de IA, fortaleciendo su ecosistema estrechamente controlado. Mientras tanto, Google sigue invirtiendo fuertemente en su infraestructura de Tensor Processing Unit (TPU). Las TPUs son chips de IA creados para funcionar más rápido y consumir menos energía que las GPUs, lo que las hace excelentes para entrenar y desplegar soluciones de IA a mayor escala.

Del mismo modo, AMD ha entrado en el sector del hardware para IA con su serie de aceleradores Radeon Instinct, dirigidos a centros de datos y aplicaciones de computación de alto rendimiento. Además, NVIDIA sigue centrándose en el desarrollo de GPUs optimizadas para cargas de trabajo de IA, como las GPUs A100 y H100 Tensor Core. Su reciente adquisición de Arm Holdings pretende aumentar su control sobre las arquitecturas de chips que impulsan muchos dispositivos móviles.

Más allá de estos actores establecidos, muchas startups e instituciones de investigación se están aventurando en nuevas arquitecturas de chips de IA. Por ejemplo, Graphcore se especializa en cálculos dispersos con su Intelligence Processing Unit (IPU). Cerebras Systems ofrece el Wafer Scale Engine, un chip masivo adaptado para cargas de trabajo de IA a gran escala.

Link to this sectionÚltimos avances en hardware de IA#

Echemos un vistazo al último hardware de IA que ha salido.

El 9 de abril de 2024, Intel presentó su último chip de IA, el Gaudi 3, que presume de un rendimiento superior al de la GPU H100 de NVIDIA:

• Más del doble de eficiencia energética y 1,5 veces más rápido en el procesamiento de modelos de IA.
• Disponible en configuraciones flexibles como integrado en una placa base o como tarjeta independiente.
• Probado con éxito en diversos modelos de IA como Llama de Meta y Falcon de Abu Dabi, demostrando su eficacia para entrenar y desplegar varios modelos de IA, incluyendo Stable Diffusion y Whisper de OpenAI para el reconocimiento de voz.

Fig 2. Intel Gaudi 3.

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

• NVIDIA afirma que Blackwell es el "chip más potente del mundo".
• Cuenta con una GPU de doble dado con 208 mil millones de transistores y una interconexión chip a chip de 10 TB/s, estableciendo nuevos estándares de potencia y eficiencia en la IA generativa a escala de centro 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. NVIDIA Blackwell.

Link to this sectionEl 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 Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Este chip de segunda generación, que ya está operativo en los centros de datos de Meta, tiene un mejor rendimiento en términos de cálculo y ancho de banda de memoria. Estas actualizaciones respaldan el rendimiento de las aplicaciones de IA de Meta, como los motores de clasificación y recomendación, en plataformas como Facebook e Instagram.

Fig 4. Última versión de MTIA de Meta.

De forma similar, otros grandes jugadores como Google, Amazon y Microsoft también han introducido sus chips de silicio personalizados este año. Es un movimiento estratégico para optimizar sus estructuras de costes y reducir la dependencia de proveedores externos como NVIDIA.

Link to this section¿Dónde se está utilizando el hardware de IA?#

El hardware de IA es compatible con diversas soluciones de IA en muchos sectores diferentes. En atención sanitaria, impulsa sistemas de imagen médica como escáneres de resonancia magnética y tomografía computarizada, gestionando tareas complejas y procesando grandes volúmenes de datos de manera eficiente para un diagnóstico rápido y preciso.

Las instituciones financieras utilizan algoritmos de IA para analizar datos para la detección de fraudes y la optimización de inversiones. La naturaleza compleja del análisis de datos financieros requiere capacidades de hardware avanzadas para manejar la inmensa carga de trabajo computacional de manera efectiva.

En la industria automotriz, ayuda a procesar datos de sensores en tiempo real en vehículos autónomos. Tareas como la detección de objetos y la prevención de colisiones deben estar respaldadas por hardware avanzado con potentes capacidades de procesamiento para una toma de decisiones rápida y la seguridad de los pasajeros.

Fig 5. El cerebro de un vehículo autónomo.

Los minoristas utilizan motores de recomendación impulsados por IA para personalizar las experiencias de compra y aumentar las ventas mediante el análisis de vastos datos de clientes en todos los departamentos para predecir preferencias y sugerir productos relevantes. La necesidad de analizar diversos conjuntos de datos y generar recomendaciones personalizadas exige un hardware avanzado para respuestas en tiempo real y una mayor interacción con el usuario.

Otro ejemplo relacionado con las tiendas minoristas es el uso de visión artificial para supervisar y analizar el comportamiento del cliente. Los minoristas pueden entender cómo interactúan los clientes con su entorno, identificar productos populares y detectar patrones de tráfico peatonal. Basándose en estos hallazgos, pueden optimizar la distribución de la tienda y la colocación de productos para mejorar las ventas. La potencia de cálculo es importante para el procesamiento en tiempo real de grandes volúmenes de datos de vídeo. El seguimiento preciso de los movimientos e interacciones depende de un hardware robusto. Sin él, la velocidad y precisión del procesamiento de datos se ven comprometidas, reduciendo la eficacia del análisis del comportamiento del cliente.

Eso es solo la punta del iceberg. Desde la fabricación hasta la agricultura, el hardware de IA se puede ver en todas partes.

Link to this sectionEscalar la IA con potencia de cálculo#

El hardware de IA a menudo se construye para manejar grandes tareas. Puede resultar difícil comprender la escala de los despliegues de IA en industrias de todo el mundo, pero está claro que una IA escalable depende de tener el hardware adecuado en su lugar.

Tomemos como ejemplo la colaboración entre BMW y NVIDIA. Con BMW produciendo 2,5 millones de coches anualmente, la escala de sus operaciones es inmensa. BMW está utilizando la IA para optimizar varios 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 tales demandas, BMW confía en soluciones avanzadas de hardware de IA como Quadro RTX 8000 de NVIDIA y servidores con tecnología RTX. Estas tecnologías facilitan y hacen más escalables los despliegues de IA.

Link to this sectionLa potencia de cálculo afecta a diferentes partes de tu solución de IA#

Más allá de proporcionar potencia computacional a las aplicaciones de IA, el hardware de IA que elijas influye en tu solución en términos de rendimiento del modelo, necesidades de conversión de modelo, flexibilidad de despliegue y precisión general. Una vez que los modelos de IA se entrenan y prueban, a menudo se convierten a un formato que se ejecutará en las plataformas de despliegue elegidas.

Pero, la conversión de modelos puede llevar a una pérdida de precisión y debe considerarse con antelación. Las herramientas de integración como ONNX (Open Neural Network Exchange) pueden proporcionar un formato estandarizado para desplegar modelos de IA en una amplia gama de plataformas de hardware. Esta es también la razón detrás de modelos populares como YOLOv8 que dan a los usuarios la opción de exportar sus modelos entrenados personalizados en muchos formatos diferentes para satisfacer múltiples opciones de despliegue.

Link to this sectionLa eficiencia energética es fundamental para el futuro de la computación de IA#

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

Fig 6. Avanzando hacia un hardware de IA sostenible.

Por ejemplo, LLaMA-3 de Meta, un modelo de lenguaje extenso (LLM) avanzado, se entrenó utilizando dos clústeres de centros de datos personalizados equipados con 24.576 GPUs H100 de NVIDIA cada uno. A través de esta robusta configuración de hardware, Meta pudo aumentar la velocidad de procesamiento y lograr una reducción significativa del 40% en el consumo de energía. Así pues, los avances en hardware de IA también están contribuyendo a operaciones más eficientes energéticamente.

Además, la conexión entre la IA y la energía está atrayendo más atención con personas como Sam Altman involucrándose. Altman, conocido como el CEO de OpenAI, ha hecho pública recientemente la empresa de energía nuclear Oklo. Oklo, con su innovadora tecnología de fisión nuclear, pretende transformar la producción de energía, proporcionando potencialmente energía 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 realizado inversiones en plantas nucleares.

Link to this sectionMás allá del circuito#

Mirando hacia el futuro, el hardware de IA está preparado para dar grandes saltos, especialmente con el auge de la computación cuántica. Los expertos predicen que para 2030, el mercado de la computación cuántica podría valer casi 65 mil millones de dólares. A medida que los modelos de IA crecen en complejidad, el hardware especializado se vuelve crucial para desbloquear todo su potencial. Desde chips específicos para IA hasta exploraciones de computación cuántica, la innovación en hardware impulsa el desarrollo de soluciones de IA más complejas e impactantes.

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