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 cómo los avances en IA crecen de forma exponencial. Como es natural, los avances en hardware de IA deben adaptarse a este crecimiento y seguirle el 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 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.

Hardware 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 diseñan desde cero para ayudar a que la IA haga su trabajo aún mejor y más rápido. Se están realizando una gran cantidad de investigación y trabajo para mejorar el futuro de la computación en IA. Muchas empresas están invirtiendo en potencia de cálculo para IA, lo que es una de las razones por las que el mercado global 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 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.

Jugadores 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.

Asimismo, AMD ha entrado en el sector del hardware de 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 GPU optimizadas para cargas de trabajo de IA, como las GPU Tensor Core A100 y H100. Su reciente adquisición de Arm Holdings tiene como objetivo 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.

Últimos 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 Gaudi 3 de Intel.

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 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 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.

¿Dónde se está utilizando el hardware de IA?#

El hardware de IA da soporte a diversas soluciones de IA en muchas industrias diferentes. En el sector de la salud, impulsa sistemas de imagen médica como las resonancias magnéticas y las tomografías computarizadas, gestionando tareas complejas y procesando grandes volúmenes de datos de manera eficiente para lograr diagnósticos rápidos y precisos.

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 gestionar la inmensa carga de trabajo computacional de forma eficaz.

En la industria de la automoción, 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 un 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 comercios 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 preferencias y sugerir productos relevantes. La necesidad de analizar conjuntos de datos diversos y generar recomendaciones personalizadas requiere un hardware avanzado para obtener respuestas en tiempo real y una mayor interacción del 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.

Escalar 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 al año, la escala de sus operaciones es inmensa. BMW utiliza 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.

La 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 provocar una pérdida de precisión y debe tenerse en cuenta con antelación. Las herramientas de integración como ONNX (Open Neural Network Exchange) pueden proporcionar un formato estandarizado para implementar modelos de IA en una amplia variedad de plataformas de hardware. Esta es también la razón detrás de modelos populares como YOLOv8, que ofrecen a los usuarios la opción de exportar sus modelos entrenados a medida en muchos formatos diferentes para adaptarse a múltiples opciones de implementación.

La 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, Meta's LLaMA-3, un modelo de lenguaje grande (LLM) avanzado, se entrenó utilizando dos clústeres de centros de datos de fabricación propia equipados con 24.576 GPU NVIDIA H100 cada uno. A través de esta sólida 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 desde el punto de vista energético.

Además, la conexión entre la IA y la energía está recibiendo más atención con la participación de figuras como Sam Altman. Altman, conocido por ser el director ejecutivo de OpenAI, ha puesto recientemente a disposición del público la empresa de energía nuclear Oklo. Oklo, con su innovadora tecnología de fisión nuclear, pretende transformar la producción de energía y proporcionar 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 centrales nucleares.

Más 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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