CPU

Una Unidad Central de Procesamiento (CPU) es el componente principal de un ordenador que ejecuta instrucciones y realiza la mayor parte del procesamiento dentro de un dispositivo informático. A menudo denominada el "cerebro" del ordenador, su función principal es llevar a cabo las secuencias de instrucciones que componen un programa informático. En el contexto del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), la CPU es un elemento fundamental que gestiona todo el sistema, se encarga de la preparación de los datos y ejecuta tareas que no son adecuadas para un hardware especializado. Aunque puede que no realice la mayor parte de los cálculos pesados durante el entrenamiento del modelo, su papel es indispensable para un flujo de trabajo de IA completo.

CPU frente a GPU y TPU

La principal diferencia entre CPU, GPU y TPU radica en su arquitectura y finalidad:

• CPU: Procesador de propósito general optimizado para la ejecución de tareas secuenciales con baja latencia. Tiene unos pocos núcleos potentes, lo que la hace ideal para gestionar el sistema operativo, el flujo de control y una amplia variedad de cálculos. Entre los principales fabricantes se encuentran Intel y AMD.
• GPU: Diseñadas originalmente para gráficos, las GPU se utilizan ahora ampliamente para IA gracias a su arquitectura. Cuentan con miles de núcleos más pequeños optimizados para el procesamiento paralelo de grandes bloques de datos, como las matrices utilizadas en el aprendizaje profundo. Este paralelismo acelera considerablemente el entrenamiento de modelos como Ultralytics YOLO11.
• TPU: El hardware personalizado de Google, un circuito integrado de aplicación específica (ASIC), está diseñado específicamente para acelerar los cálculos tensoriales utilizados en las redes neuronales. Está muy optimizado para marcos como TensorFlow y PyTorch en plataformas en la nube.

Incluso en los sistemas que dependen en gran medida de las GPU o TPU para el entrenamiento de modelos, la CPU gestiona el sistema en su conjunto, prepara los datos para el acelerador y se encarga de las partes del flujo de trabajo que no están optimizadas para el cálculo paralelo. Comprender estas ventajas y desventajas es crucial para un despliegue eficiente de los modelos.

Ejemplos reales de IA/ML con CPU

Aunque el hardware especializado destaca en el entrenamiento a gran escala, las CPU siguen siendo vitales para muchas tareas de IA, especialmente en entornos con limitaciones específicas.

1. Preprocesamiento del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Antes de introducir datos de texto en un modelo para su entrenamiento o inferencia, hay que preprocesarlos. Tareas como la tokenización, en la que el texto se divide en unidades más pequeñas, son fundamentales en PNL. Bibliotecas como Hugging Face's Tokenizers suelen realizar estas operaciones secuenciales de forma eficiente en la CPU antes de enviar los datos procesados a la GPU.
2. Inferencia en dispositivos Edge: Muchas aplicaciones Edge AI despliegan modelos ML en dispositivos con potencia y recursos computacionales limitados, como una Raspberry Pi o dispositivos basados en arquitectura ARM. En estos escenarios, la inferencia a menudo se ejecuta directamente en la CPU del dispositivo. Se utilizan bibliotecas optimizadas como TensorFlow Lite o el conjunto de herramientas OpenVINO para lograr un rendimiento aceptable en tareas como la detección básica de objetos o la localización de palabras clave. La gestión de estos despliegues puede agilizarse mediante plataformas como Ultralytics HUB y herramientas de contenerización como Docker.

Comprender las capacidades y limitaciones de la CPU es crucial para diseñar y optimizar sistemas de IA de extremo a extremo, desde la gestión de la recopilación de datos hasta la consecución de un despliegue eficiente en diversas plataformas de hardware. Se trata de un aspecto clave para el éxito de una estrategia de MLOps.