Comprende el impacto de la potencia de computación en las innovaciones de IA

La inteligencia artificial (AI) y la potencia de cálculo mantienen 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 considerables para gestionar algoritmos complejos y grandes conjuntos de datos, y 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 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 cómo los avances en IA han crecido exponencialmente. 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 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 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 cada vez más relevante#

El papel de las GPU en el desarrollo de la IA es innegable. Estos potentes procesadores aceleran los complejos cálculos necesarios para entrenar e implementar modelos de IA. En esencia, constituyen la columna vertebral de la tecnología moderna de IA. Pero no solo las GPU están atrayendo la atención.

Estamos empezando a ver chips diseñados específicamente para la IA que compiten con ellas. Estos chips se crean desde cero para ayudar a la IA a realizar su trabajo aún mejor y más rápido. Se están llevando a cabo muchas investigaciones y esfuerzos para mejorar el futuro de la informática para la IA. Muchas empresas están invirtiendo en potencia de cálculo para IA, una de las razones por las que el mercado mundial del hardware de IA se valoró en 53,71 mil millones de dólares en 2023 y se espera que crezca hasta aproximadamente 473,53 mil millones de dólares en 2033.

¿Por qué los avances en el hardware de IA se han convertido recientemente en un tema de conversación? El cambio hacia un hardware de IA especializado refleja las crecientes demandas de las aplicaciones de IA en distintos sectores. Para crear soluciones de IA correctamente, es importante adelantarse a los acontecimientos y conocer los cambios que se están produciendo en el hardware.

Principales actores del hardware de IA#

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

Fig. 1 Líderes 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 su ecosistema estrechamente 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 ámbito del hardware de IA con su serie de aceleradores Radeon Instinct, dirigida 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. 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 consolidados, muchas startups e instituciones de investigación están explorando nuevas arquitecturas de 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 enorme adaptado a cargas de trabajo de IA a escala extrema.

Últimos avances en hardware de IA#

Veamos el hardware de IA más reciente.

El 9 de abril de 2024, Intel presentó su último chip de IA, Gaudi 3, que ofrece un rendimiento superior al de 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 integrado en una placa base o como 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 distintos 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 última plataforma de IA, Blackwell. Esta plataforma está diseñada para impulsar avances en diversos ámbitos y cuenta con las siguientes características:

• NVIDIA afirma que Blackwell es «el chip más potente del mundo».
• Cuenta con una GPU de doble matriz, con 208 mil millones de transistores y una interconexión entre chips de 10 TB/s, lo 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 para utilizar Blackwell con el fin de 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 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.

Del mismo modo, otros actores importantes, como Google, Amazon y Microsoft, también han presentado este año sus propios chips de silicio personalizados. Es 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 respalda diversas soluciones de IA en muchos sectores diferentes. En la sanidad, impulsa sistemas de diagnóstico por imagen, como las resonancias magnéticas y las tomografías computarizadas, 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 naturaleza compleja del análisis de datos financieros requiere capacidades de hardware avanzadas para gestionar eficazmente la enorme carga de trabajo computacional.

En el sector 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 necesitan el respaldo de hardware avanzado con gran capacidad de procesamiento para tomar decisiones rápidas y garantizar la seguridad de los pasajeros.

Fig. 5 El cerebro de un vehículo autónomo.

Los minoristas utilizan motores de recomendación basados en IA para personalizar las experiencias de compra y aumentar las ventas mediante el análisis de grandes volúmenes de datos de clientes en distintos departamentos, con el fin de predecir 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 por computador para supervisar y analizar el comportamiento de los clientes. Los minoristas pueden comprender cómo interactúan los clientes con su entorno, identificar los productos más populares y detectar patrones de afluencia. A partir de estos resultados, pueden optimizar la distribución de la tienda y la colocación de los productos para mejorar las ventas. La potencia de cálculo es importante para procesar en tiempo real grandes volúmenes de datos de vídeo. 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.

Eso es solo 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 estar diseñado para gestionar tareas de gran envergadura. Puede resultar difícil comprender la escala de las implementaciones de IA en sectores de todo el mundo, pero está claro que una IA escalable depende de contar con el hardware adecuado.

Tomemos como ejemplo la colaboración entre BMW y NVIDIA. BMW produce 2,5 millones de vehículos al año, por lo que la escala de sus operaciones es enorme. BMW utiliza la IA para optimizar diversos 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 demandas, BMW confía en soluciones avanzadas de hardware de IA, como NVIDIA Quadro RTX 8000 y servidores con RTX. Estas tecnologías facilitan las implementaciones de IA y hacen que sean más escalables.

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

Además de proporcionar potencia computacional a las aplicaciones de IA, el hardware de IA que elijas influye en tu solución en aspectos como el rendimiento del modelo, las necesidades de conversión del modelo, la flexibilidad de implementación y la precisión general. Una vez entrenados y probados, los modelos de IA suelen convertirse a un formato que pueda ejecutarse en las plataformas de implementación 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 de redes neuronales abierto), pueden proporcionar un formato estandarizado para implementar 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 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 informática para la IA#

El impacto de la potencia de cálculo avanzada para la IA 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 grande (LLM) avanzado, se entrenó utilizando dos clústeres de centros de datos creados a medida, cada uno equipado con 24.576 GPU NVIDIA H100. Gracias a 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 tanto, los avances en el hardware de IA también contribuyen a operaciones más eficientes desde el punto de vista energético.

Además, la conexión entre la IA y la energía está recibiendo más atención gracias a la participación de personas como Sam Altman. Altman, conocido por ser el CEO de OpenAI, ha sacado recientemente a bolsa la empresa de energía nuclear Oklo. Oklo, con su innovadora tecnología de fisión nuclear, pretende transformar la producción de energía y proporcionar potencialmente 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 del circuito#

De cara al futuro, el hardware de IA está destinado a dar grandes saltos, especialmente con el auge de la computación cuántica. Los expertos predicen que, para 2030, el mercado de la computación cuántica podría alcanzar un valor de casi 65 mil millones de dólares. A medida que los modelos de IA aumentan su complejidad, el hardware especializado se vuelve crucial para liberar todo su potencial. Desde chips específicos para IA hasta la exploración de la computación cuántica, la innovación en hardware impulsa el desarrollo de soluciones de IA más complejas y con mayor impacto.

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