La industria de la IA avanza a un ritmo rápido, con avances en ML e IA generativa en las noticias casi todos los días. A medida que se desarrolla la tecnología de IA, los chips de IA se han vuelto esenciales para crear soluciones de IA a escala. Por ejemplo, ofrecer una aplicación de IA moderna como el reconocimiento facial o el análisis de datos a gran escala con una CPU tradicional, o incluso un chip de IA de hace unos años, costaría exponencialmente más. Los chips de IA modernos son superiores a sus predecesores en cuatro aspectos cruciales: son más rápidos, de mayor rendimiento, más flexibles y más eficientes.

Los chips de IA utilizan un método informático diferente y más rápido que las generaciones anteriores de chips. El procesamiento paralelo, también conocido como computación paralela, es el proceso de dividir problemas o tareas grandes y complejos en otros más pequeños y sencillos. Mientras que los chips más antiguos utilizan un proceso llamado procesamiento secuencial (pasar de un cálculo al siguiente), los chips de IA realizan miles, millones, incluso milesde millones, de cálculos a la vez. Esta capacidad permite a los chips de IA abordar problemas grandes y complejos dividiéndolos en otros más pequeños y resolviéndolos al mismo tiempo, lo que aumenta exponencialmente su velocidad. 

Los chips de IA son mucho más personalizables que sus homólogos y pueden construirse para una función o modelo de entrenamiento de IA específico. Los chips de IA ASIC, por ejemplo, son extremadamente pequeños y muy programables, y se han utilizado en una amplia gama de aplicaciones, desde teléfonos móviles a satélites de defensa. A diferencia de las CPU tradicionales, los chips de IA están diseñados para satisfacer los requisitos y las demandas informáticas de las tareas típicas de IA, una característica que ha ayudado a impulsar rápidos avances e innovaciones en el sector de la IA.

Los chips de IA modernos requieren menos energía que las generaciones anteriores. Esto se debe en gran parte a las mejoras en la tecnología de chips que permiten a los chips de IA distribuir sus tareas de manera más eficiente que los chips más antiguos. Las características de los chips modernos, como la aritmética de baja precisión, permiten a los chips de IA resolver problemas con menos transistores y, por tanto, menor consumo de energía. Estas mejoras ecológicas pueden ayudar a reducir la huella de carbono de las operaciones que consumen muchos recursos, como los centros de datos.  

Dado que los chips de IA se fabrican específicamente, a menudo con una tarea muy concreta en mente, ofrecen resultados más precisos al realizar tareas básicas como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) o el análisis de datos. Este nivel de precisión es cada vez más necesario a medida que la tecnología de IA se aplica en áreas donde la velocidad y la precisión son cruciales, como la medicina.

Aunque hay muchas cualidades que hacen que los chips de IA sean cruciales para el avance de la tecnología de IA, también hay retos a los que se enfrenta la adopción generalizada de estas potentes piezas de hardware:

Según The Economist, los fabricantes de chips de la isla de Taiwán producen más del 60 % de los semiconductores del mundo y más del 90 % de sus chips más avanzados. Desgraciadamente, la escasez crítica y la frágil situación geopolítica están limitando el crecimiento^.1 

Nvidia, la mayor empresa de hardware y software de IA del mundo, depende casi exclusivamente de Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation (TSMC) para sus chips de IA más avanzados. La lucha de Taiwán por seguir siendo independiente de China continúa y algunos analistas han especulado que una invasión china de la isla podría cerrar por completo la capacidad de TSMC para fabricar chips de IA.

A medida que los desarrolladores crean modelos de IA más grandes y potentes, las demandas computacionales aumentan más rápido que los avances en el diseño de chips de IA. Se avecinan mejoras en el hardware de IA, con empresas que exploran áreas como la computación en memoria y el rendimiento y la fabricación mejorados por algoritmos de IA para aumentar la eficiencia algorítmica del chip, pero no avanzan tan rápido como el aumento de la demanda computacional de las aplicaciones de IA. 

A medida que aumentan las exigencias de rendimiento, los chips de IA crecen en tamaño y requieren mayores cantidades de energía para funcionar. Los chips de IA modernos y avanzados necesitan cientos de vatios de potencia por chip, una cantidad de energía que es difícil de dirigir en espacios pequeños. Se necesitan avances significativos en la arquitectura de las redes de suministro de energía (PDN) para alimentar los chips de IA o su rendimiento se verá afectado.

El término chip de IA hace referencia a una unidad de circuito integrado que se construye a partir de un semiconductor (normalmente silicio) y transistores. Los transistores son materiales semiconductores que están conectados a un circuito electrónico. Cuando se envía una corriente eléctrica a través del circuito y se enciende y apaga, produce una señal que un dispositivo digital puede leer como uno o cero.

En los dispositivos modernos, como los chips de inteligencia artificial, las señales de encendido y apagado conmutan miles de millones de veces por segundo, lo que permite a los circuitos resolver cálculos complejos mediante código binario para representar distintos tipos de información y datos.

Los chips pueden tener diferentes funciones; por ejemplo, los chips de memoria suelen almacenar y recuperar datos, mientras que los chips lógicos realizan operaciones complejas que permiten procesar los datos. Los chips de IA son chips lógicos que procesan los grandes volúmenes de datos necesarios para las cargas de trabajo de IA.

Sus transistores suelen ser más pequeños y eficientes que los de los chips estándar, lo que les confiere una capacidad de procesamiento más rápida y una menor huella energética.

Procesamiento paralelo

Quizá no haya otra característica de los chips de IA más crucial para las cargas de trabajo de IA que la función de procesamiento paralelo que acelera la resolución de complejos algoritmos de aprendizaje. A diferencia de los chips de uso general sin capacidades de procesamiento paralelo, los chips de IA pueden realizar muchos cálculos a la vez, lo que les permite completar tareas en unos minutos o segundos que llevarían mucho más tiempo a los chips estándar.

Debido a la cantidad y complejidad de los cálculos involucrados en el entrenamiento de modelos de IA, las capacidades de procesamiento paralelo de los chips de IA son cruciales para la eficacia y escalabilidad de la tecnología.

Hay varios tipos diferentes de chips de IA que varían tanto en diseño como en propósito:

GPU

Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) son circuitos electrónicos diseñados para acelerar el procesamiento de imágenes y gráficos por ordenador en diversos dispositivos, como tarjetas de vídeo, placas de sistema, teléfonos móviles y ordenadores personales (PC).

Aunque inicialmente se construyeron con fines gráficos, los chips GPU se han vuelto indispensables en el entrenamiento de modelos de IA debido a sus capacidades de procesamiento paralelo. Los desarrolladores suelen conectar varias GPU al mismo sistema de IA para poder beneficiarse de una potencia de procesamiento aún mayor.

FPGA

Las matrices de puertas programables de campo (FPGA) son chips de IA programables a medida que requieren conocimientos especializados de reprogramación. A diferencia de otros chips de inteligencia artificial, que suelen fabricarse para una aplicación concreta, las FPGA tienen un diseño único que incluye una serie de bloques lógicos interconectados y configurables. Las FPGA son reprogramables a nivel de hardware, lo que permite un mayor nivel de personalización. 

NPU

Las unidades de procesamiento neuronal (NPU) son chips de IA creados específicamente para el deep learning, las redes neuronales y los grandes volúmenes de datos que requieren estas cargas de trabajo. Las NPU pueden procesar grandes cantidades de datos más rápido que otros chips y realizar diversas tareas de IA, como reconocimiento de imágenes y capacidades de PNL para aplicaciones populares como ChatGPT.

ASIC

Los circuitos integrados específicos de la aplicación (ASIC) son chips creados a medida para aplicaciones de IA y no se pueden reprogramar como los FPGA. Sin embargo, dado que se construyen con un único propósito en mente, a menudo la aceleración de las cargas de trabajo de IA, suelen superar a sus homólogos más generales.