A medida que avanza la tecnología de la IA, aumenta la necesidad de nueva y mejor potencia de cálculo para la IA. Explora cómo la potencia de cálculo está ayudando a impulsar el movimiento de la 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 importantes recursos informáticos para gestionar algoritmos complejos y grandes conjuntos de datos, que es donde entran en escena 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 crecer exponencialmente los avances de la IA. Naturalmente, los avances del hardware de IA tienen que acomodarse a este crecimiento y seguir el ritmo. Un estudio reveló que el rendimiento de GPU ha aumentado unas 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. Entendamos cómo está evolucionando la infraestructura informática para la IA para 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 entrenar y desplegar modelos de IA. Básicamente, son la columna vertebral de la tecnología moderna de IA. Pero no son sólo las GPU las que atraen la atención.
Estamos empezando a ver chips fabricados sólo para la IA que compiten con ellos. Estos chips se construyen desde cero para ayudar a la IA a hacer su trabajo aún mejor y más rápido. Se está investigando y trabajando mucho para mejorar el futuro de la computación de la IA. Muchas empresas están invirtiendo en potencia de cálculo de 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 hardware de IA se han convertido en tema de conversación recientemente? El cambio hacia un hardware especializado en IA refleja la creciente demanda de aplicaciones de IA en distintos sectores. Para crear con éxito soluciones de IA, es importante adelantarse a los acontecimientos estando al tanto de los cambios que se producen en el hardware.
Los principales fabricantes de hardware se apresuran a desarrollar la próxima generación de hardware, mejorando el rendimiento y la eficiencia mediante el 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, reforzando su ecosistema estrechamente controlado. Mientras tanto, Google sigue invirtiendo fuertemente en su infraestructura de Unidades de Procesamiento Tensor (TPU). Las TPU son chips de IA construidos para trabajar más rápido y consumir menos energía que las GPU, lo que las hace ideales para entrenar y desplegar soluciones de IA a gran escala.
Asimismo, AMD ha entrado en el terreno del hardware de IA con su serie de aceleradores Radeon Instinct, dirigidos a centros de datos y aplicaciones informáticas de alto rendimiento. Además, Nvidia sigue 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 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 Unidad de Procesamiento Inteligente (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 último hardware de IA que ha salido al mercado.
El 9 de abril de 2024, Intel presentó su último chip de IA, el Gaudí 3, con un rendimiento superior al H100 de Nvidia GPU :
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Antes de Gaudí 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:
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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 Meta (MTIA). Este chip de segunda generación, ya operativo en los centros de datos de Meta, ofrece un mejor rendimiento en términos de ancho de banda de cálculo y memoria. Estas mejoras favorecen 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. Se trata de un movimiento estratégico para optimizar sus estructuras de costes y reducir la dependencia de proveedores externos como Nvidia.
El hardware de IA es compatible con diversas soluciones de IA en muchos sectores diferentes. En sanidad, impulsa sistemas de imagen médica como resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, gestionando tareas complejas y procesando grandes volúmenes de datos de forma eficiente para un diagnóstico rápido y preciso.
Las instituciones financieras utilizan algoritmos de IA para analizar datos para la detección del fraude y la optimización de las inversiones. La intrincada naturaleza del análisis de datos financieros requiere capacidades de hardware avanzadas para manejar con eficacia la inmensa carga de trabajo computacional.
En la industria del automóvil, ayuda a procesar datos de sensores en tiempo real en vehículos autónomos. Tareas como la detección de objetos y la evitación 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.
Los minoristas utilizan motores de recomendación basados en IA para personalizar las experiencias de compra y aumentar las ventas, analizando los enormes datos de los 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 obtener respuestas en tiempo real y mejorar la participación del usuario.
Otro ejemplo relacionado con las tiendas minoristas es el uso de la visión por ordenador para controlar y analizar el comportamiento de los clientes. Los minoristas pueden comprender cómo interactúan los clientes con su entorno, identificar productos populares y detectar patrones de tráfico peatonal. Basándose en estos resultados, pueden optimizar la distribución de las tiendas y la colocación de los productos para mejorar las ventas. La potencia informática es importante para el procesamiento en tiempo real de 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 la punta del iceberg. Desde la fabricación a la agricultura, el hardware de IA puede verse en todas partes.
El hardware de la IA suele construirse para manejar grandes tareas. Puede ser difícil comprender la escala de los despliegues de IA en las industrias de todo el mundo, pero está claro que la IA escalable depende de disponer del hardware adecuado.
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 estas demandas, BMW confía en soluciones avanzadas de hardware de IA, como la Quadro RTX 8000 deNVIDIA y los servidores impulsados por RTX. Estas tecnologías facilitan la implantación de la IA y la hacen más escalable.
Más allá de proporcionar potencia de cálculo a las aplicaciones de IA, el hardware de IA que elijas influye en tu solución en términos de rendimiento del modelo, necesidades de conversión del modelo, flexibilidad de despliegue y precisión general. Una vez que los modelos de IA están entrenados y probados, a menudo se convierten a un formato que se ejecutará en las plataformas de despliegue elegidas.
Pero la conversión de modelos puede conllevar 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 diversas 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 atender a múltiples opciones de despliegue.
El impacto de la potencia de cálculo de la IA avanzada no se limita a la IA; también está afectando al sector energético.
Por ejemplo, el LLaMA-3 de Meta, un modelo avanzado de gran lenguaje (LLM), se entrenó utilizando dos clusters de centros de datos construidos a medida y equipados con 24.576 GPUs H100 de Nvidia cada uno. Gracias a 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 el hardware de IA también están contribuyendo a unas operaciones más eficientes desde el punto de vista energético.
Además, la conexión entre la IA y la energía está recibiendo más atención con la implicación de personas como Sam Altman. Altman, conocido por ser el director general 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, 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 invertido en centrales nucleares.
De cara al futuro, el hardware de la IA va a dar grandes saltos, sobre todo 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 liberar todo su potencial. Desde los chips específicos para la IA hasta las exploraciones de la computación cuántica, la innovación en hardware impulsa el desarrollo de soluciones de IA más complejas e impactantes.
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