16 de mayo de 2024
A medida que avanza la tecnología de IA, existe una necesidad creciente de una potencia de computación de IA nueva y mejorada. Explore cómo la potencia de computación está ayudando a impulsar el movimiento de la IA.
La inteligencia artificial (IA) y la potencia de computación comparten una relación muy estrecha. La potencia de computación 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 GPU. Las GPU, o Unidades de Procesamiento Gráfico, fueron diseñadas originalmente para acelerar el procesamiento de imágenes y vídeo, 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 un crecimiento exponencial de los avances en IA. Naturalmente, los avances en el hardware de IA deben adaptarse a este crecimiento y mantener el ritmo. Un estudio reveló que el rendimiento de las GPU ha aumentado aproximadamente 7000 veces desde 2003.
Un hardware más potente, rápido y eficiente permite a los investigadores e ingenieros desarrollar modelos de IA cada vez más complejos. Comprendamos cómo está evolucionando la infraestructura informática para la IA con el fin de satisfacer las crecientes demandas de la inteligencia artificial.
El papel de las GPU en el desarrollo de la IA es innegable. Estos potentes procesadores aceleran los complejos cálculos necesarios para el entrenamiento y la implementación de modelos de IA. Esencialmente, sirven como la columna vertebral de la tecnología moderna de IA. Pero no son solo las GPU las que están atrayendo la atención.
Estamos empezando a ver chips fabricados solo para IA que compiten con ellos. Estos chips están construidos desde cero para ayudar a la IA a hacer su trabajo aún mejor y más rápido. Se está realizando mucha investigación y trabajo para mejorar el futuro de la computación de la IA. Muchas empresas están invirtiendo en la potencia de computación de la IA, que es una de las razones por las que el mercado mundial de hardware de IA se valoró en 53 710 millones de dólares en 2023 y se espera que crezca hasta aproximadamente 473 530 millones de dólares en 2033.
¿Por qué los avances en el hardware de IA se han convertido en un tema de conversación recientemente? El cambio hacia un 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 estando al tanto de los cambios que se producen en el hardware.
Los principales fabricantes de hardware están compitiendo para desarrollar hardware de próxima generación, mejorando el rendimiento y la eficiencia a través del desarrollo interno, las asociaciones estratégicas y las adquisiciones.
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Apple ha pasado de utilizar GPU externas a desarrollar sus propios chips de la serie M con motores neuronales para la aceleración de la IA, fortaleciendo su ecosistema estrechamente controlado. Mientras tanto, Google continúa invirtiendo fuertemente en su infraestructura de Unidades de Procesamiento Tensor (TPU). Las TPU son chips de IA construidos para funcionar más rápido y utilizar 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 campo del hardware de IA con su serie Radeon Instinct de aceleradores, dirigidos a centros de datos y aplicaciones de computación de alto rendimiento. Además, Nvidia continúa centrándose en el desarrollo de GPU optimizadas para cargas de trabajo de IA, como las GPU A100 y H100 Tensor Core. Su reciente adquisición de Arm Holdings tiene como objetivo aumentar su control sobre las arquitecturas de chips que alimentan muchos dispositivos móviles.
Más allá de estos actores establecidos, muchas empresas emergentes e instituciones de investigación se están aventurando en nuevas arquitecturas de chips de IA. Por ejemplo, Graphcore se especializa en computaciones dispersas con su Unidad de Procesamiento de Inteligencia (IPU). Cerebras Systems ofrece el Wafer Scale Engine, un chip masivo diseñado para cargas de trabajo de IA a escala extrema.
Echemos un vistazo al hardware de IA más reciente que ha salido.
El 9 de abril de 2024, Intel presentó su último chip de IA, el Gaudi 3, que cuenta con un rendimiento superior al de la GPU H100 de Nvidia:
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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 varios campos y tiene las siguientes características:
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Mientras tanto, varios gigantes tecnológicos están desarrollando sus propios chips de IA personalizados para potenciar 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, está rindiendo mejor en términos de computación y ancho de banda de memoria. Estas mejoras apoyan el rendimiento de las aplicaciones de IA de Meta, como los motores de clasificación y recomendación, en plataformas como Facebook e Instagram.
Del mismo modo, otros actores importantes como Google, Amazon y Microsoft también han introducido sus chips de silicio personalizados este año. Es una medida estratégica para optimizar sus estructuras de costes y reducir la dependencia de proveedores externos como Nvidia.
El hardware de IA es compatible con varias soluciones de IA en diferentes industrias. En la atención sanitaria, alimenta los sistemas de imagenología médica como la resonancia magnética y las tomografías computarizadas, manejando 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 intrincada naturaleza 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.
Los minoristas utilizan motores de recomendación impulsados por IA para personalizar las experiencias de compra e impulsar las ventas mediante el análisis de vastos datos de clientes en todos los departamentos para predecir las preferencias y sugerir productos relevantes. La necesidad de analizar diversos conjuntos de datos y generar recomendaciones personalizadas exige hardware avanzado para obtener respuestas en tiempo real y mejorar la participación del usuario.
Otro ejemplo relacionado con las tiendas minoristas es el uso de la visión artificial para monitorear y analizar el comportamiento de los clientes. Los minoristas pueden comprender cómo interactúan los clientes con su entorno, identificar los productos populares y detectar los patrones de tráfico peatonal. Con base en estos hallazgos, pueden optimizar la distribución de la tienda y la colocación de los productos para mejorar las ventas. La potencia de cálculo es importante para el procesamiento en tiempo real de grandes volúmenes de datos de video. 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 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.
El hardware de IA a menudo se construye para manejar grandes tareas. Puede ser un desafío comprender la escala de las implementaciones de IA en las industrias de todo el mundo, pero está claro que la IA escalable depende de tener el hardware adecuado en su lugar.
Tomemos, por ejemplo, la colaboración entre BMW y NVIDIA. Con BMW produciendo 2,5 millones de coches al año, 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 de hardware de IA avanzadas como Quadro RTX 8000 de NVIDIA y servidores con tecnología RTX. Estas tecnologías facilitan y hacen más escalables las implementaciones de IA.
Más allá de proporcionar a las aplicaciones de IA potencia computacional, el hardware de IA que elija influye en su solución en términos de rendimiento del modelo, necesidades de conversión del modelo, flexibilidad de implementación 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 implementación elegidas.
Pero, la conversión del modelo puede conducir a la pérdida de precisión y debe considerarse de antemano. Las herramientas de integración como ONNX (Open Neural Network Exchange) pueden proporcionar un formato estandarizado para implementar 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 a medida en muchos formatos diferentes para atender a múltiples opciones de implementación.
El impacto de la potencia informática avanzada de la IA no se limita a la IA; también está afectando al sector energético.
Por ejemplo, LLaMA-3 de Meta, un modelo de lenguaje grande (LLM) avanzado, se entrenó utilizando dos clústeres de centros de datos construidos a medida y equipados con 24.576 GPU Nvidia H100 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. Por lo tanto, los avances en el hardware de IA también están contribuyendo a operaciones más eficientes energéticamente.
Además, la conexión entre la IA y la energía está recibiendo más atención con la participación de personas como Sam Altman. Altman, conocido como el CEO de OpenAI, ha puesto recientemente a disposición del público la empresa de energía nuclear Oklo. Oklo, con su innovadora tecnología de fisión nuclear, tiene como objetivo 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.
De cara al futuro, el futuro del 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 65.000 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 de 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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