¿Qué es la computación acelerada?

La computación acelerada depende de una amplia gama de hardware y software (también conocidos como aceleradores), que incluyen unidades de procesamiento gráfico (GPU), circuitos integrados específicos para aplicaciones (ASIC) y matrices de puertas programables en campo (FPGA). 

Las soluciones de computación acelerada tienen una gran demanda en muchos sectores porque pueden realizar cálculos de forma más rápida y eficiente que las unidades centrales de procesamiento (CPU) tradicionales. A diferencia de las CPU, los aceleradores se basan en la computación paralela, un método de resolución de problemas computacionales en el que las tareas se dividen en problemas más pequeños y se resuelven de manera simultánea, en lugar de en serie. 

Debido a sus velocidades de proceso de datos, la computación acelerada se ha convertido en un elemento crítico para el avance de muchas aplicaciones y tecnologías punta, incluyendo la inteligencia artificial (IA), la IA generativa, el machine learning (ML) y la computación de alto rendimiento (HPC). Hoy en día, es un componente clave de las estrategias de muchas de las empresas tecnológicas más exitosas del mundo, como Google, Amazon Web Services (AWS) y Microsoft.

Las unidades de procesamiento central, o CPU, constan de varios circuitos electrónicos que ejecutan el sistema operativo (SO) y las aplicaciones de un ordenador. Durante muchos años, la CPU ha sido el cerebro de los ordenadores, transformando la entrada de datos en resultados informativos. Sin embargo, a medida que las aplicaciones se han ido sofisticando, han necesitado procesar los datos con mayor rapidez y eficiencia de lo que podían gestionar las CPU. Introduzca los aceleradores y las tecnologías de computación acelerada con sus capacidades de procesamiento paralelo, baja latencia y alto rendimiento. Desde la década de 1980, cuando ganaron protagonismo, muchos de los mayores avances tecnológicos en informática han dependido de los aceleradores.

Desde los nuevos videojuegos más emocionantes y las experiencias inmersivas de realidad virtual (VR) hasta ChatGPT, el entrenamiento de modelos de IA y el análisis de big data, los aceleradores son una parte esencial de nuestro mundo hiperconectado en rápida evolución. Muchas empresas modernas confían en los aceleradores para impulsar sus aplicaciones y arquitecturas de infraestructura más valiosas, incluidos el cloud computing, los centros de datos, el edge computing y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Por ejemplo, los líderes empresariales y los desarrolladores que buscan explorar la IA generativa están invirtiendo en aceleradores para ayudar a optimizar sus centros de datos y procesar más información más rápido¹.

Los aceleradores se utilizan en una amplia gama de aplicaciones para acelerar el proceso de datos (especialmente a medida que se expande la cobertura 5G ), lo que aumenta las oportunidades del Internet de las cosas (IoT) y el edge computing. Las aplicaciones del IoT dependen de aceleradores para procesar datos de dispositivos inteligentes como frigoríficos, sensores de flujo de tráfico y otros. El edge computing puede ofrecer conocimientos más profundos, tiempos de respuesta más rápidos y experiencias del cliente mejoradas, pero solo con las velocidades de procesamiento que ofrecen los aceleradores.  

Cuando se trata de IA, muchas de sus aplicaciones más avanzadas (como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la visión artificial y el reconocimiento de voz) dependen del poder de la computación acelerada para funcionar. Por ejemplo, las redes neuronales que sustentan muchas aplicaciones de IA de vanguardia necesitan aceleradores de IA para clasificar y agrupar datos a gran velocidad.

Por último, a medida que más empresas buscan formas de transformarse digitalmente y acelerar la innovación, las soluciones de computación acelerada ofrecen un coste total de propiedad relativamente bajo. La capacidad de las aceleradoras para procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa significa que se pueden utilizar en muchas aplicaciones diferentes con el potencial de crear valor empresarial, incluyendo chatbots de IA, análisis de datos financieros, cloud computing y mucho más.

La computación acelerada utiliza una combinación de hardware, software y tecnologías de red para ayudar a las empresas modernas a potenciar sus aplicaciones más avanzadas. Los componentes de hardware que son críticos para los aceleradores incluyen GPU, ASIC y FPGA. El software y las interfaces de programación de aplicaciones (API) son igual de importantes, con CUDA y OpenCL desempeñando un papel importante. 

Por último, las soluciones de red, como PCI Express (PCIe) y NV Link, ayudan a las unidades de procesamiento a comunicarse con los dispositivos de memoria y almacenamiento donde se guardan los datos. He aquí un vistazo más de cerca a cómo los aceleradores de hardware, los aceleradores de software y las soluciones de red trabajan juntos para hacer posible la computación acelerada.

Los aceleradores de hardware modernos pueden procesar datos mucho más rápido que las CPU tradicionales debido a sus capacidades de procesamiento paralelo. Sin ellos, muchas de las aplicaciones más importantes de la computación acelerada no serían posibles.

GPU

Las GPU, o unidades de procesamiento gráfico, son aceleradores de hardware diseñados para acelerar el procesamiento de gráficos e imágenes por ordenador en diversos dispositivos, como tarjetas de vídeo, placas de sistema, teléfonos móviles y ordenadores personales (PC). Los aceleradores de GPU reducen significativamente la cantidad de tiempo que un ordenador necesita para ejecutar varios programas. La computación acelerada por GPU se utiliza en una amplia gama de aplicaciones de computación acelerada, incluidas la IA y la blockchain.

ASIC

Los ASIC, o circuitos integrados aplicación específica, son aceleradores de hardware creados con un propósito o función específicos en mente, como el deep learning, en el caso del acelerador WSE-3 ASIC, considerado uno de los aceleradores de IA más rápidos del mundo². A diferencia de otros aceleradores de hardware, los ASIC no se pueden reprogramar. Sin embargo, debido a que se crearon con un propósito singular, suelen superar a los aceleradores que se han creado para tareas informáticas de uso más general. Otro ejemplo de un acelerador ASIC es la unidad de procesamiento tensorial (TPU) de Google, que se desarrolló para el ML de redes neuronales en el propio software TensorFlow de Google.

FPGA

Las FPGA o matrices de puertas programables de campo son aceleradores de IA altamente personalizables que dependen de conocimientos especializados para ser reprogramados para un propósito específico. A diferencia de otros aceleradores de hardware, las FPGA tienen un diseño único que se adapta a una función específica, a menudo relacionada con el proceso de datos en tiempo real.Las FPGA son reprogramables a nivel de hardware, lo que permite un nivel de personalización mucho mayor. A menudo se utilizan en aplicaciones aeroespaciales, IoT y soluciones de redes inalámbricas. 

Las API y el software desempeñan un papel crítico en el funcionamiento de los aceleradores, ya que interactúan entre el hardware y las redes necesarias para ejecutar aplicaciones aceleradas. 

API

Las API o interfaces de programación de aplicaciones son conjuntos de reglas que permiten a las aplicaciones comunicarse e intercambiar datos. Las API son críticas para la computación acelerada, ya que ayudan a integrar datos, servicios y funcionalidades entre aplicaciones. Simplifican y aceleran el desarrollo de aplicaciones y software al permitir a los desarrolladores integrar datos, servicios y capacidades de otras aplicaciones y compartirlos en toda la organización. Las API ayudan a optimizar el flujo de datos entre los aceleradores de hardware y software y dan a los desarrolladores acceso a bibliotecas de software que son críticos para el desarrollo de aplicaciones y software.

CUDA

Compute Unified Device Architecture (CUDA), creada por NVIDIA en 2007, es un software que ofrece a los desarrolladores acceso directo a las capacidades de computación paralela de las GPU NVIDIA. CUDA permite a los programadores utilizar la tecnología GPU para una gama de funciones mucho más amplia de lo que antes era posible. Desde entonces, basándose en lo que CUDA hizo posible, los aceleradores de hardware de GPU han adquirido aún más capacidades, quizás las más significativas sean el trazado de rayos, la generación de imágenes por ordenador mediante el trazado de la dirección de la luz desde una cámara y los núcleos tensoriales que permiten el DL.

OpenCL

OpenCL es una plataforma de código abierto diseñada para la computación paralela y admite muchos tipos de aceleradores de hardware, incluyendo GPU y FPGA. Su alta compatibilidad la convierte en una herramienta ideal para los desarrolladores que necesitan utilizar diferentes tipos de componentes en sus cargas de trabajo de computación acelerada. Algunos ejemplos de casos de uso de OpenCl son los juegos, el modelado 3D y la producción multimedia.

Las tecnologías de red son críticas para la computación acelerada, ya que permiten una comunicación rápida y eficaz entre las diferentes unidades de procesamiento y los dispositivos de memoria y almacenamiento donde se almacenan los datos. Estos son algunos de los diferentes tipos de redes en los que se basa la computación acelerada.

Ethernet

Ethernet es un tipo de tecnología que se utiliza ampliamente para proporcionar una transferencia de datos rápida y flexible entre servidores en un centro de datos (o simplemente entre ordenadores que se encuentran en el mismo espacio físico). Aunque está muy extendida y es asequible, no es tan rápida como otros tipos de redes, como NVLink o InfiniBand.

PCI Express (PCIe)

PCIe es un bus de expansión informática de alta velocidad que conecta dos dispositivos con una fuente de memoria externa. Los aceleradores utilizan PCIe para conectar GPU u otros tipos de aceleradores de hardware a un sistema informático central.

NVLink

NVLink es la tecnología de interconexión patentada por NVIDIA y puede ofrecer un ancho de banda mucho mayor que PCIe. Fue creada para permitir un intercambio de datos altamente eficiente entre GPU y otros dispositivos.

InfiniBand

InfiniBand es una especificación de comunicaciones que define la arquitectura de tejido conmutado en servidores, dispositivos de almacenamiento u otros dispositivos interconectados en un centro de datos. Creada por InfiniBand Trade Association, la tecnología se distingue por su alto rendimiento y baja latencia, lo que la hace ideal para cargas de trabajo de alto rendimiento.

Computer Express Link (CXL)

CXL es un estándar de interconexión abierta que ayuda a lograr una baja latencia y aumentar el ancho de banda entre las CPU y los aceleradores mediante la combinación de varias interfaces en una única conexión PCIe. 

Con la difusión de la tecnología de IA y la expansión de las redes 5G, que permiten velocidades de transferencia de datos ultrarrápidas, el número de casos de uso de computación acelerada crece cada día. Estos son algunos de los más comunes.