¿Cuál es la diferencia entre los aceleradores de IA y las GPU?

Un acelerador de IA es cualquier pieza de hardware, incluida una unidad de procesamiento de gráficos (GPU), utilizada para acelerar los modelos de machine learning (ML) y deep learning (DL), procesamiento del lenguaje natural y otras operaciones de inteligencia artificial (IA).

Sin embargo, el término acelerador de IA se utiliza cada vez más para describir chips de IA más especializados, como unidades de procesamiento neuronal (NPU) o unidades de procesamiento tensorial (TPU). Aunque las GPU de propósito general (originalmente diseñadas para renderizar imágenes y gráficos) son muy efectivas cuando se usan como aceleradores de IA, otros tipos de hardware de IA especialmente diseñado pueden ofrecer una potencia computacional similar o mejor con una eficiencia energética mejorada, mayor rendimiento y otras optimizaciones valiosas para las cargas de trabajo de IA.  

Unidades centrales de procesamiento estándar (CPU) operan bajo un marco, respondiendo a las solicitudes de una en una y, a menudo, tienen dificultades con las demandas de proceso de datos de alto rendimiento. Las GPU están diseñadas de manera diferente y se destacan en este tipo de solicitudes.

Con múltiples núcleos lógicos, las GPU dividen problemas complicados en piezas más pequeñas que pueden resolverse simultáneamente, una metodología conocida como procesamiento paralelo. Desarrollada originalmente por Nvidia en 2006, la API CUDA desbloqueó la impresionante potencia de procesamiento paralelo de la GPU. Esto permite a los programadores utilizar las GPU Nvidia para el procesamiento de propósito general en miles de casos de uso, como la optimización del centro de datos, la robótica, la fabricación de teléfonos inteligentes, la minería de criptomonedas y más. 

Las capacidades de procesamiento paralelo de la GPU han demostrado ser extremadamente útiles para tareas de IA como el entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) o redes neuronales. Sin embargo, con el aumento de la demanda viene un mayor consumo de energía. Además, las GPU de alto rendimiento consumen mucha energía y son costosas. 

A pesar de ser adecuadas para aplicaciones de IA, como el procesamiento de grandes conjuntos de datos, las GPU no están diseñadas específicamente para su uso en modelos de IA. Como procesador gráfico, la GPU media asignará una cierta cantidad de núcleos lógicos a tareas relacionadas con los gráficos. Estas tareas incluyen la codificación y decodificación de vídeo, el cálculo de valores de color y varios procesos de renderizado que son críticos para tareas como la edición de vídeo, el modelado 3D y los juegos. Sin embargo, los chips aceleradores de IA están ajustados para manejar solo las tareas necesarias para la IA. 

En términos generales, una GPU debe ser capaz de procesar una cantidad muy grande (pero no masiva) de datos muy rápidamente para renderizar gráficos complejos y rápidos sin problemas en tiempo real. Como tal, las GPU priorizan las operaciones de bajalatencia para garantizar una calidad de imagen constante y consistente.

Aunque la velocidad también es importante en los modelos de IA, los conjuntos de datos de IA son mucho mayores que las demandas medias de GPU. A diferencia de las GPU, los aceleradores de IA están diseñados para optimizar el ancho de banda y, como resultado, suelen ofrecer también una mayor eficiencia energética. 

Aunque las GPU se utilizan con frecuencia como aceleradores de IA, puede que una GPU no sea la mejor opción en comparación con un acelerador de IA más especializado. Las principales diferencias entre las GPU de uso general y los chips de IA especializados son la especialización, la eficiencia, la accesibilidad y los servicios.

• Especialización: las GPU están diseñadas para un procesamiento paralelo avanzado , que se puede reutilizar para una variedad de tareas exigentes. Sin embargo, están especializados en tareas de procesamiento de vídeo y gráficos y se utilizan principalmente para estos fines. 

• Eficiencia: las GPU son conocidas por requerir grandes cantidades de electricidad y no se consideran soluciones eficientes desde el punto de vista de los recursos. Un alto consumo de energía puede afectar negativamente la escalabilidad de cualquier operación que dependa de una o más GPU como tipo principal de procesador. 

• Accesibilidad: las GPU las producen muchos fabricantes importantes, incluidos AMD, Nvidia e Intel, y están ampliamente disponibles, aunque el aumento de la demanda puede afectar a los costes. Con muchos años en el mercado, las GPU también disfrutan de una sólida comunidad de recursos preexistentes y se programan fácilmente a través de marcos como CUDA. 

• Casos de uso: las GPU son los procesadores de referencia para juegos, animación por ordenador y procesamiento de vídeo. Su procesamiento paralelo también los ha hecho deseables para otras aplicaciones que requieren proceso de datos a gran escala, como centros de datos, criptominería y algunos caso de uso de IA.

• Especialización: los aceleradores de IA están especializados para tareas de IA y pueden especializarse aún más para tipos específicos de aplicaciones de IA. Aunque los aceleradores de IA pueden aportar valor dentro de los sistemas que realizan funciones no relacionadas con la IA, están diseñados y se aplican mejor a las tareas de IA.

• Eficiencia: los aceleradores de IA suelen estar diseñados para aplicaciones muy específicas y suelen ser mucho más eficientes que las GPU, ya que proporcionan capacidades similares de procesamiento paralelo al tiempo que requieren muchos menos recursos energéticos. Los aceleradores de IA pueden desprenderse de las características excesivas utilizadas por las GPU para el procesamiento de gráficos y optimizarlas para las tareas de IA, como los cálculos cortos y repetitivos y los algoritmos de IA utilizados en las redes neuronales.

• Accesibilidad: los aceleradores de IA son más nuevos que las GPU y, por lo general, menos accesibles. Los aceleradores de IA patentados, como la TPU (Unidad de procesamiento de tensores) de Google, pueden estar menos disponibles para el mercado general. Sin embargo, las comunidades de machine learning, como Pytorch y TensorFlow de código abierto, hacen que las aceleradoras de IA sean cada vez más accesibles a través de bibliotecas de herramientas y recursos cada vez mayores. 

• Casos de uso: como tipo de hardware más especializado, los casos de uso del acelerador de IA son más limitados que las GPU, relegados a tareas de IA exigentes como visión artificial/reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y vehículos autónomos. Sin embargo, a medida que la IA se integra más en nuestra vida cotidiana, los fabricantes han empezado a integrar aceleradores de IA como las NPU en aparatos electrónicos de consumo más comunes, como ordenadores portátiles y smartphones.  

Para las aplicaciones de IA, una GPU puede ser una buena solución de uso general de la misma manera que una camioneta podría ser un término medio entre un automóvil deportivo y un camión de 18 ruedas. Un camión de 18 ruedas es más lento que un automóvil deportivo, pero puede transportar mucha más carga. Una camioneta puede transportar cierta carga y es más rápida que un camión de 18 ruedas, pero es más lenta que un automóvil deportivo.

La GPU es similar a una camioneta, pero dependiendo de las prioridades de la aplicación de IA, podría ser preferible un chip de IA más especializado, como un vehículo más especializado. 

Las unidades de procesamiento gráfico, a veces llamadas unidades de procesamiento gráfico, se inventaron en la década de 1990 para aliviar la demanda de procesamiento en las CPU a medida que la informática se basaba menos en el texto y los sistemas operativos gráficos y los videojuegos comenzaron a ganar popularidad.

Desde la invención del ordenador moderno a principios de la década de 1950, la CPU ha sido históricamente responsable de las tareas computacionales más críticas, incluido todo el procesamiento necesario para el programa, la lógica y los controles de entrada/salida.

En la década de 1990, los videojuegos y el diseño asistido por ordenador (CAD) exigían una forma más eficiente de convertir datos en imágenes. Este desafío instruyó a los ingenieros a diseñar las primeras GPU con una arquitectura de chip única capaz de realizar procesamiento paralelo.

Desde 2007, cuando Nvidia presentó la plataforma de programación de GPU, CUDA, el diseño de GPU ha proliferado, con aplicaciones descubiertas en todos los sectores y mucho más allá del procesamiento de gráficos (aunque el renderizado de gráficos sigue siendo la aplicación más común para la mayoría de las GPU). 

Aunque hay cientos de variedades de GPU que varían en rendimiento y eficiencia, la gran mayoría se dividen en una de las categories principales:

• Discreto: las GPU discretas, o dGPU, están separadas de la CPU de un sistema. Como piezas de hardware distintas e individuales, las dGPU se utilizan a menudo en aplicaciones avanzadas, como la edición de vídeo a gran escala o los juegos de alto rendimiento. 

• Integrado: lLas GPU integradas, o iGPU, se integran directamente en la infraestructura del sistema y se combinan con la CPU. Las GPU integradas ofrecen una infraestructura simplificada sin comprometer el rendimiento y se utilizan con frecuencia en ordenadores portátiles y consolas de juegos portátiles. 

• Virtual: las GPU virtuales ofrecen la misma funcionalidad que otros tipos de GPU, sin el hardware. Una GPU virtual utiliza software de virtualización para crear una GPU basada en código que sea útil para aplicaciones basadas en la nube. Como las GPU virtuales no requieren ningún hardware dedicado, son más simples y económicas de implementar y mantener. 

Mientras que el acelerador de IA se refiere a cualquier pieza de hardware utilizada para acelerar las aplicaciones de inteligencia artificial, un acelerador de IA se refiere más comúnmente a chips de IA especializados optimizados para tareas específicas asociadas con modelos de IA.

Aunque se consideran hardware altamente especializado, los aceleradores de IA son construidos y utilizados por empresas de computación heredadas como IBM, Amazon Web Services (AWS) y Microsoft, así como por startups como Cerebras. A medida que la IA madura y crece en popularidad, los aceleradores de IA y los kits de herramientas que los acompañan son cada vez más comunes. 

Antes de la invención de los primeros aceleradores dedicados a la IA, las GPU de propósito general se utilizaban (y se siguen utilizando) con frecuencia en aplicaciones de IA, específicamente por su avanzada capacidad de procesamiento paralelo. Sin embargo, a medida que la investigación de la IA ha avanzado a lo largo de los años, los ingenieros han buscado soluciones de aceleración de la IA que ofrezcan una mayor eficiencia energética y optimizaciones de IA específicas. 

Los aceleradores de IA varían en función del rendimiento y la especialización, y algunas tecnologías patentadas quedan relegadas exclusivamente a fabricantes específicos. Algunos de los tipos más destacados de aceleradores de IA son los siguientes:

• GPU: como acelerador de IA de uso general, las GPU son valoradas por su potente paralelismo. Sin embargo, sufren un alto consumo de energía y una escalabilidad reducida. 

• Matrices de puertas programables en campo (FPGA): las FPGA son un tipo de procesador configurable que puede programarse y reprogramarse para adaptarse a las demandas específicas de una aplicación. Este tipo de chips son muy valiosos para la creación de prototipos, ya que pueden personalizarse y ajustarse a lo largo del proceso de desarrollo para satisfacer los nuevos requisitos de las aplicaciones. 

• Circuitos integrados específicos de la aplicación (ASIC): los ASIC son chips personalizados diseñados para tareas específicas. Dado que los ASIC suelen estar hechos a medida para su función única, suelen estar muy optimizados tanto para el rendimiento como para el consumo de energía. 

• Unidades de procesamiento neuronal (NPU): la arquitectura de NPU imita las vías neuronales del cerebro humano y prioriza el flujo de datos y la jerarquía de memoria para procesar mejor las cargas de trabajo de IA en tiempo real.

• Unidades de procesamiento tensorial (TPU): al igual que las NPU, las TPU son un tipo de acelerador de IA patentado fabricado por Google y diseñado para un gran volumen de cálculos de baja precisión, como el tipo de operaciones tensoriales que se utilizan en las multiplicaciones de matrices comunes a la mayoría de los modelos de IA. Aunque la mayoría de los aceleradores de IA también son capaces de realizar este tipo de cálculos, las TPU están optimizadas para la plataforma TensorFlow de Google. 

Aunque una GPU estándar ofrece ciertas ventajas (por ejemplo, disponibilidad y accesibilidad), los aceleradores de IA más especializados suelen superar a la tecnología más antigua en tres áreas clave: velocidad, eficiencia y diseño.

Los aceleradores de IA modernos, incluso las GPU, son mucho más rápidos que las CPU en lo que respecta al proceso de datos a gran escala y baja latencia. Para aplicaciones críticas como los sistemas de vehículos autónomos, la velocidad se vuelve crítica. Las GPU son mejores que las CPU, pero los ASIC diseñados para aplicaciones específicas, como la visión artificial utilizada en los coches autónomos, son aún más rápidos. 

Los aceleradores de IA diseñados para tareas específicas podrían ser entre 100 y 1000 veces más eficientes energéticamente que las GPU que consumen mucha energía. Una mayor eficiencia puede conducir a una reducción drástica de los gastos operativos y, lo que es más importante, a un impacto ambiental mucho menor. 

Los aceleradores de IA emplean un tipo de arquitectura de chip conocida como diseño heterogéneo, que permite que varios procesadores admitan tareas separadas y aumenta el rendimiento informático mediante un procesamiento paralelo altamente avanzado. 

Dado que las GPU se consideran aceleradores de IA en sí mismas, sus casos de uso se solapan con frecuencia con hardware de IA más especializado. Con el tiempo, es posible que las GPU pasen a un segundo plano en las aplicaciones de IA. 

Las GPU versátiles siguen utilizándose ampliamente tanto en aplicaciones de IA como en otros tipos de aplicaciones, y sin duda esta tendencia continuará. Las GPU se utilizan para una serie de aplicaciones que requieren un paralelismo avanzado, entre las que se incluyen las siguientes:

• Inteligencia artificial, machine learning y deep learning: aunque las nuevas variedades de aceleradores de IA podrían sustituir algún día a las GPU en las aplicaciones de inteligencia artificial, es probable que las GPU sigan siendo muy valiosas como coprocesadores dentro de los sistemas de IA. Actualmente, las GPU impulsan muchas aplicaciones líderes de IA, como el superordenador de IA nativo de la nube de IBM, Vela, que requieren altas velocidades para entrenar en conjuntos de datos cada vez más grandes. Las GPU siguen aportando valor a las aplicaciones de machine learning y deep learning, como el entrenamiento de redes neuronales. 

• Blockchain: la tecnología de blockchain zero trust se utiliza para registrar transacciones en libros de contabilidad virtuales, y es la base de criptomonedas populares como Bitcoin. La potencia de procesamiento avanzada de las GPU sigue siendo muy valiosa en las aplicaciones de blockchain, especialmente cuando se trata de operaciones de “prueba de trabajo” que validan las transacciones contables. 

• Gráficos: las aplicaciones que exigen una representación gráfica de alto rendimiento dependen de las GPU. Las GPU son una parte integral de los principales sectores, como los juegos, la edición de video y la creación de contenido. Las GPU también desempeñan un papel importante en las tareas de visualización y simulación, como el modelado 3D, la previsión meteorológica, las imágenes médicas, sísmicas y geofísicas. 

A medida que la tecnología de IA madura, el hardware especializado es cada vez más frecuente. Al incorporar la potencia de procesamiento paralelo de las GPU y descartar características innecesarias, los aceleradores de IA ASIC se utilizan en una gama cada vez mayor de aplicaciones, incluidas las siguientes:

• Vehículos autónomos: capaces de procesar datos en tiempo real, los aceleradores de IA especializados se han convertido en un componente crítico de los sistemas de vehículos autónomos donde los milisegundos son lo más importante. Los aceleradores de IA capturan y procesan datos de sensores de entrada, incluidas cámaras y LiDAR, lo que permite a los vehículos autónomos interpretar y reaccionar al mundo que les rodea. 

• Edge computing e IA edge el edge computing y la IA edge se refieren a marcos de infraestructura que acercan las aplicaciones y la potencia informática a las fuentes de datos basadas en la nube, como Internet de las cosas (IoT) dispositivos, facilitando conexiones más rápidas y seguras. La IA basada en la nube puede plantear problemas de seguridad, y los aceleradores de IA ayudan a localizar los modelos de IA para reducir la oportunidad de comprometer datos confidenciales. 

• IA generativa: los modelos de IA generativa, como los LLM, dependen de aceleradores de IA para el procesamiento del lenguaje natural, lo que ayuda al modelo de IA a comprender comandos conversacionales casuales y a producir respuestas fáciles de entender en aplicaciones como chatbots.