A medida que la tecnología de inteligencia artificial (IA) se expande, los aceleradores de IA son fundamentales para procesar las grandes cantidades de datos necesarias para ejecutar aplicaciones de IA. Actualmente, los casos de uso de aceleradores de IA abarcan desde smartphones, computadoras personales, robótica, vehículos autónomos, Internet de las Cosas (IoT), computación en la nube y más.
Durante décadas, los sistemas informáticos dependieron de aceleradores (o coprocesadores) para una variedad de tareas especializadas. Ejemplos típicos de coprocesadores incluyen unidades de procesamiento gráfico (GPU), tarjetas de sonido y tarjetas de video.
Pero con el crecimiento de las aplicaciones de IA durante la última década, las unidades centrales de procesamiento (CPU) tradicionales e incluso algunas GPU no fueron capaces de procesar las grandes cantidades de datos necesarias para ejecutar aplicaciones de IA. Aquí entran en juego los aceleradores de IA, con capacidades de procesamiento paralelo especializadas que les permiten realizar miles de millones de cálculos simultáneamente.
A medida que la industria de la IA se expande hacia nuevas aplicaciones y campos, los aceleradores de IA son fundamentales para acelerar el procesamiento de datos necesario para crear aplicaciones de IA a gran escala.
Sin aceleradores de IA como las GPU, las matrices de puertas programables en el campo (FPGA) y los circuitos integrados específicos para aplicaciones (ASIC), el desarrollo de innovaciones en IA como ChatGPT tomaría mucho más tiempo y sería más costoso. Los aceleradores de IA son ampliamente utilizados por algunas de las empresas más grandes del mundo, incluyendo Apple, Google, IBM, Intel y Microsoft.
Con la velocidad y la escalabilidad en alto valor en la industria de la tecnología de IA en rápido movimiento, los aceleradores de IA se han vuelto indispensables para ayudar a las empresas a innovar a gran escala y llevar nuevas aplicaciones de IA al mercado más rápidamente.
Los aceleradores de IA son superiores a sus contrapartes más antiguas en tres aspectos críticos: velocidad, eficiencia y diseño.
Los aceleradores de IA son mucho más rápidos que las CPU tradicionales debido a su latencia significativamente menor, una medida de los retrasos en un sistema. La baja latencia es particularmente crítica en el desarrollo de aplicaciones de IA en los campos médico y de vehículos autónomos donde los retrasos de segundos, incluso milisegundos, son peligrosos.
Los aceleradores de IA pueden ser desde cien hasta mil veces más eficientes que otros sistemas de cómputo más estándar. Tanto los grandes chips de aceleradores de IA utilizados en centros de datos como los más pequeños típicamente usados en dispositivos periféricos consumen menos energía y disipan menores cantidades de calor que sus contrapartes antiguas.
Los aceleradores de IA tienen lo que se conoce como arquitectura heterogénea, lo que permite que múltiples procesadores soporten tareas separadas, una capacidad que aumenta el rendimiento computacional a los niveles requeridos por las aplicaciones de IA.
A pesar de que los aceleradores de IA son cruciales para aplicaciones de la tecnología de IA, existen desafíos que enfrenta la industria y que necesitarán resolverse pronto o de lo contrario frenarán la innovación.
La mayoría de los aceleradores de IA se fabrican exclusivamente en Taiwán. El 60% de los semiconductores del mundo y el 90% de sus chips avanzados (incluyendo aceleradores de IA) se manufacturan en la isla de Taiwán. Además, la empresa más grande del mundo en hardware y software de IA, Nvidia, depende casi exclusivamente de una sola empresa: la Corporación de Manufactura de Semiconductores de Taiwán (TSMC) para sus aceleradores de IA.
Los modelos de IA actuales requieren más potencia computacional de la que muchos aceleradores de IA pueden manejar, y el ritmo de innovación en el diseño de chips no se mantiene al día con la innovación que ocurre en los modelos de IA.
Las empresas están explorando áreas como la computación en memoria y el rendimiento y fabricación mejorados por algoritmos de IA para aumentar la eficiencia, pero no se mueven tan rápido como los aumentos en la demanda computacional de las aplicaciones impulsadas por IA.
Los aceleradores de IA necesitan más energía de la que su tamaño permite. Los aceleradores de IA son pequeños, la mayoría se miden en milímetros y el más grande del mundo tiene aproximadamente el tamaño de un iPad, lo que dificulta dirigir la cantidad de energía necesaria para alimentarlos en un espacio tan pequeño. Esto se ha vuelto cada vez más difícil a medida que ha aumentado la demanda computacional de las cargas de trabajo de IA en los últimos años. Se necesitarán avances pronto en las arquitecturas de las redes de distribución de energía (PDN) detrás de los aceleradores de IA o su rendimiento comenzará a verse afectado.
Debido a su diseño único y hardware especializado, los aceleradores de IA mejoran considerablemente el rendimiento del procesamiento de IA en comparación con sus predecesores. Características construidas específicamente permiten resolver algoritmos complejos de IA a ritmos que superan ampliamente a los chips de propósito general.
Los aceleradores de IA típicamente están hechos de un material semiconductor, como el silicio, y un transistor conectado a un circuito electrónico. Las corrientes eléctricas que pasan a través del material se encienden y apagan, creando una señal que luego es leída por un dispositivo digital. En aceleradores avanzados, las señales se encienden y apagan miles de millones de veces por segundo, permitiendo que los circuitos resuelvan cálculos complejos usando código binario.
Algunos aceleradores de IA están diseñados para un propósito específico mientras que otros tienen más funcionalidad general. Por ejemplo, las unidades de procesamiento neuronal (NPU) son aceleradores de IA construidos específicamente para aprendizaje profundo, mientras que las GPU son aceleradores de IA diseñados para procesamiento de video e imágenes.
Las NPU son aceleradores de IA para aprendizaje profundo y redes neuronales y los requisitos de procesamiento de datos únicos a estas cargas de trabajo. Las NPU pueden procesar grandes cantidades de datos más rápido que otros chips. Pueden realizar una amplia gama de tareas de IA asociadas con el aprendizaje automático, como reconocimiento de imágenes y las redes neuronales detrás de aplicaciones populares de IA y ML como ChatGPT.
Las GPU son circuitos electrónicos construidos para mejorar el rendimiento de la gráfica por computadora y el procesamiento de imágenes, y se utilizan en una variedad de dispositivos incluyendo tarjetas de video, placas base y teléfonos móviles. Sin embargo, debido a sus capacidades de procesamiento paralelo, también se están utilizando cada vez más en el entrenamiento de modelos de IA. Un método popular es conectar muchas GPU a un solo sistema de IA para aumentar la potencia de procesamiento de ese sistema.
Las FPGA son aceleradores de IA altamente personalizables que dependen de conocimiento especializado para ser reprogramadas para un propósito específico. A diferencia de otros aceleradores de IA, las FPGA tienen un diseño único que se adapta a una función específica, a menudo relacionada con el procesamiento de datos en tiempo real. Las FPGA son reprogramables a nivel de hardware, permitiendo un nivel mucho más alto de personalización. Aplicaciones comunes de FPGA incluyen aeroespacial, Internet de las Cosas (IoT) y redes inalámbricas.
Los ASIC son aceleradores de IA que han sido diseñados con un propósito o carga de trabajo específica en mente, como el aprendizaje profundo en el caso del acelerador ASIC WSE-3 producido por Cerebras. A diferencia de las FPGA, los ASIC no pueden ser reprogramados, pero ya que están construidos con un propósito singular, generalmente superan a otros aceleradores más generales. Un ejemplo de estos es la Unidad de Procesamiento Tensorial (TPU) de Google, desarrollada para el aprendizaje automático de redes neuronales usando el software TensorFlow de Google.
Los aceleradores de IA pueden capturar y procesar datos en tiempo casi real, haciéndolos críticos para el desarrollo de automóviles autónomos, drones y otros vehículos autónomos. Sus capacidades de procesamiento paralelo son insuperables, permitiéndoles procesar e interpretar datos de cámaras y sensores para que los vehículos puedan reaccionar a su entorno. Por ejemplo, cuando un automóvil autónomo llega a un semáforo, los aceleradores de IA aceleran el procesamiento de datos de sus sensores permitiéndole leer la señal de tráfico y las posiciones de otros automóviles en la intersección.
La computación en la nube es un proceso que acerca las aplicaciones y la potencia de cómputo a las fuentes de datos como los dispositivos IoT, permitiendo que los datos se procesen con o sin conexión a Internet. La IA en la nube permite que las capacidades de IA y los aceleradores de IA realicen tareas de aprendizaje automático en el borde, en lugar de mover los datos a un centro de datos para su procesamiento. Esto reduce la latencia y mejora la eficiencia energética en muchas aplicaciones de IA.
Los modelos de lenguaje grande (LLM) dependen de los aceleradores de IA para ayudarles a desarrollar su capacidad única para comprender y generar lenguaje natural. El procesamiento paralelo de los aceleradores de IA ayuda a acelerar los procesos en redes neuronales, optimizando el rendimiento de aplicaciones avanzadas de IA como la IA generativa y los chatbots.
Los aceleradores de IA son fundamentales para el desarrollo de la industria de la robótica debido a sus capacidades de aprendizaje automático y visión por computadora. A medida que se desarrollan robots mejorados con IA para diversas tareas, desde compañeros personales hasta herramientas quirúrgicas, los aceleradores de IA continuarán desempeñando un papel crucial en el desarrollo de sus habilidades para detectar y reaccionar a entornos con la misma velocidad y precisión que un ser humano.
Uncover insights and gain trusted, actionable results quickly without requiring data movement. Apply AI and machine learning to your most valuable enterprise data on IBM Z by using open-source frameworks and tools.
IBM AI Infrastructure is secure, scalable, open, indemnified and designed to support the highly dynamic and performance-intensive nature of AI workloads, while offering sustainable AI operations that lower costs, risk and energy consumption.
Aceleradores de Inteligencia Artificial: Los aceleradores de inteligencia artificial (IA) son hardware o software especializados diseñados para acelerar significativamente las aplicaciones de IA, incluyendo el aprendizaje profundo, el...
Introducción: Los dispositivos electrónicos, desde simples aparatos domésticos hasta sistemas computacionales avanzados, dependen de semiconductores como sus componentes fundamentales. Sin embargo, el papel de los...
La inteligencia artificial y su definición: La inteligencia artificial (IA) se refiere a la simulación de la inteligencia humana en máquinas programadas para pensar y aprender como humanos. Incluye diversas tecnologías como el aprendizaje...
La inteligencia artificial (IA) y los semiconductores han forjado una relación simbiótica, cada uno impulsando el crecimiento y evolución del otro. Las demandas computacionales sin precedentes de la...
La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que vivimos y trabajamos, trayendo tanto oportunidades como desafíos. Su integración en diversos sectores, como la atención médica, la...
Los algoritmos de inteligencia artificial son cada vez más populares en diversas industrias y aplicaciones, pero su rendimiento suele estar limitado por la potencia de procesamiento de los...