¿Qué es el hardware de IA?

Los sistemas de IA, como modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) o redes neuronales, requieren un hardware de gran ancho de banda para procesar los tipos de grandes conjuntos de datos que utilizan el machine learning (ML), el deep learning (DL) y otros tipos de algoritmos de IA para reproducir la forma en que los seres humanos piensan, aprenden y resuelven problemas. 

Mientras que el hardware de uso general, como la unidad central de procesamiento (CPU) común, puede llevar a cabo la mayoría de las tareas computacionales, la infraestructura de la IA requiere una potencia computacional significativamente mayor. Para cargas de trabajo de IA pesadas, como las asociadas al desarrollo y entrenamiento de IA, el hardware de IA, como los aceleradores de IA y los chips de IA, ofrece ciertas optimizaciones más adecuadas para la escalabilidad y la optimización del ecosistema.

A medida que los sectores continúan avanzando rápidamente, los avances en IA aparecen en los titulares casi todos los días. A medida que parece que estamos entrando en una era de IA, el hardware de IA conforma los componentes críticos que impulsan estas impresionantes aplicaciones de IA.

El reconocimiento facial, por ejemplo, una aplicación de la IA que casi damos por sentada, depende en gran medida del hardware de la IA para poder funcionar. Debe procesar localmente su imagen, cotejarla con las imágenes aprobadas y reconocer e identificar cualquier variación normal para desbloquear su teléfono o tablet. Sin el hardware de IA, la tecnología como la identificación facial o los asistentes inteligentes sería menos práctica y más cara.

Estos son algunos de los principales beneficios del hardware de IA:

El tipo más común de hardware de IA son los chips de IA, procesadores avanzados de microchips semiconductores que funcionan como CPU especializadas. Los principales fabricantes como Nvidia, Intel y AMD, así como startups como Cerebras Systems, diseñan estos circuitos integrados con diferentes tipos de arquitecturas de chips. Esto se adapta mejor a varios tipos de soluciones de IA, aumenta la eficiencia energética y disminuye los cuellos de botella.  

Aunque el hardware de IA también incluye otros tipos de hardware de próxima generación, como las interconexiones de baja latencia para ofrecer resultados informáticos en tiempo real, las dos categories principales de hardware de IA son los procesadores y la memoria.

Los procesadores de alto rendimiento, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU), las unidades de procesamiento tensorial (TPU), las unidades de procesamiento neuronal (NPU), los circuitos integrados de aplicación específica (ASIC) y las matrices de puertas programables en campo (FPGA) son los tipos más comunes de hardware de IA. Los procesadores, como los chips de IA, proporcionan la potencia de cálculo necesaria para gestionar cargas de trabajo de IA complejas. Aunque estos potentes procesadores suelen tener el coste de un alto consumo de energía, los continuos avances en el hardware de IA se esfuerzan por mejorar la eficiencia energética con cada nuevo ciclo.   

• GPU: originalmente diseñadas para renderizar gráficos, las unidades de procesamiento gráfico (GPU) utilizan un procesamiento paralelo que también es adecuado para tareas de IA como la inferencia y el entrenamiento.

• ASIC: los ASIC son procesadores altamente especializados diseñados y fabricados para aplicaciones específicas. Estos tipos de chips de IA se fabrican a medida no solo para la IA, sino para cualquier aplicación específica para la que pueda usarse una solución de IA en particular. Como este tipo de chips están hechos para aplicaciones específicas, no son tan flexibles como algunas de sus alternativas. Sin embargo, por la misma razón, pueden ofrecer el rendimiento más optimizado. 

• FPGA: las matrices de puertas programables en campo (FPGA) pueden considerarse ASIC reprogramables. Mientras que un ASIC se programa una vez y no puede modificarse, las FPGA deben programarse antes de su uso y pueden reprogramarse y ajustarse una y otra vez. Este tipo de chips son muy versátiles y suelen utilizarse para crear prototipos de nuevos ASIC. 

• NPU: las unidades de procesamiento neuronal (NPU) son un tipo de ASIC creado para mejorar específicamente el deep learning y las redes neuronales. Las NPU se utilizan para realizar tareas que requieren un uso intensivo de datos, como visión artificial y procesamiento del lenguaje natural (PLN).

• TPU: las TPU son un tipo patentado de acelerador de IA diseñado por Google para gestionar operaciones matemáticas tensoriales comunes en las aplicaciones de IA. Las TPU de Google están diseñadas específicamente para entrenar modelos de lenguaje grandes e IA generativa.

• WSE-3: según algunos puntos de referencia, el motor de escala de obleas 3 (WSE-3) de Cerebras Systems es el procesador más rápido jamás creado, con 900 000 núcleos de IA en una unidad. Cada núcleo tiene acceso a 21 petabytes por segundo de ancho de banda de memoria para el proceso de datos a gran escala y alta velocidad. 

• Telum II: una mejora del primer chip de IA de IBM, los procesadores IBM® Telum II están hechos a medida para mejorar las operaciones de IA, especialmente cuando se combinan con IBM® Spyre AI Accelerator. 

La memoria desempeña un papel crítico en la infraestructura de la mayoría de los ordenadores, incluidas las máquinas habilitadas para IA. Las arquitecturas y dispositivos de almacenamiento de memoria garantizan que los sistemas de IA tengan acceso rápido a los datos y las instrucciones necesarios para completar las tareas de IA. La capacidad de memoria y la velocidad de un sistema afectan directamente a la capacidad de rendimiento. Una memoria insuficiente puede crear cuellos de botella que ralentizan o impiden todas las operaciones del sistema, no solo las cargas de trabajo de IA.

Sin embargo, no toda la memoria se crea de la misma manera y, aunque todos los tipos de memoria tienen su lugar, algunos están mejor optimizados para aplicaciones de IA específicas y generales que otros. En los sistemas de IA, a menudo se utilizan diferentes tipos de memoria juntos para diferentes partes del proceso de IA, con requisitos específicos en función de las demandas operativas o del proyecto único. 

• RAM: el principal tipo de memoria tanto para la IA como para la computación de uso general, la memoria de acceso aleatorio (RAM) ofrece un almacenamiento de datos rápido y temporal para operaciones activas. La RAM puede leer y escribir datos rápidamente, lo que la hace muy adecuada para el procesamiento en tiempo real. La capacidad limitada y la alta volatilidad lo hacen menos ideal para operaciones de IA a gran escala. 

• VRAM: la RAM de vídeo (VRAM) es un tipo de RAM especializada que se utiliza específicamente en las GPU. La VRAM ofrece el tipo de paralelismo mejorado que se desea para tareas de IA complicadas; sin embargo, en comparación con la RAM normal, puede resultar más cara e incluso menos capacidad. 

• HBM: originalmente desarrollada para su uso en computación de alto rendimiento, la memoria de alto ancho de banda (HBM) está diseñada para la transferencia rápida de datos entre unidades de procesamiento, una valiosa ventaja para las aplicaciones de IA. Aunque la velocidad de HBM puede tener un precio elevado, este tipo de memoria de alta velocidad es una opción ideal para aplicaciones de IA. 

• Memoria no volátil: los tipos de memoria volátiles requieren energía constante para retener datos, mientras que la memoria no volátil, como las unidades de estado solido (SSD) y las unidades de disco duro (HDD) ofrecen almacenamiento a largo plazo sin mantenimiento ni energía. Con velocidades de reloj mucho más lentas que la RAM o la VRAM, la memoria no volátil no es una buena opción para las transferencias de datos activas, pero es útil en los sistemas de IA para retener datos a largo plazo. 

Los casos de uso del hardware de IA son tan amplios y expansivos como la propia IA. Al igual que la tecnología de IA ha tomado prestado hardware del procesamiento gráfico de alta gama y la computación de alto rendimiento, estas tecnologías ahora utilizan hardware de IA para mejorar sus propias operaciones. Desde los centros de datos hasta los autoservicios de comida rápida, el hardware de IA es útil para todas y cada una de las aplicaciones de la tecnología de IA.

De hecho, es posible que esté utilizando hardware de IA para leer este artículo. Los chips de IA están apareciendo cada vez más en ordenadores portátiles y dispositivos móviles de fabricantes como Apple y Google, utilizados para aumentar el rendimiento de tareas de IA móvil como el reconocimiento de voz y la edición de fotos. El hardware de IA se está volviendo lo suficientemente potente y compacto como para manejar muchas de estas tareas localmente, reduciendo el ancho de banda y mejorando la experiencia del usuario.  

Por otra parte, el hardware de IA se está convirtiendo en un componente valioso de la infraestructura de cloud computing. Las GPU y TPU habilitadas para IA de nivel empresarial pueden resultar prohibitivamente caras, pero proveedores como IBM, Amazon, Oracle y Microsoft ofrecen acceso alquilable a estos potentes procesadores a través de sus servicios en la nube como alternativa rentable. 

Algunas aplicaciones adicionales para el hardware de IA incluyen las siguientes.

El hardware de IA es un componente crítico en el desarrollo de coches autónomos y vehículos autónomos. Estos vehículos utilizan chips de IA para procesar e interpretar grandes volúmenes de datos de cámaras y sensores, lo que permite reacciones en tiempo real que ayudan a prevenir accidentes y garantizar la seguridad de los pasajeros y peatones.

El hardware de IA ofrece el tipo de paralelismo necesario para cosas como la visión artificial, que ayuda a los ordenadores a "ver" e interpretar el color de un semáforo o del tráfico en una intersección.

El edge computing es un marco informático en rápido crecimiento que mueve las aplicaciones y el excedente de potencia de cálculo más cerca de las fuentes de datos, como los dispositivos Internet de las cosas (IoT) y los servidores edge locales. A medida que nuestra infraestructura digital se hace cada vez más dependiente del cloud computing, el edge computing ofrece mejores velocidades de ancho de banda y mayor seguridad para quienes se preocupan por aumentar la privacidad.

Del mismo modo, la IA edge busca acercar las operaciones de IA a los usuarios. El hardware de IA se está convirtiendo en un componente útil en la infraestructura edge, utilizando algoritmos de machine learning y deep learning para procesar mejor los datos en la fuente, reduciendo la latencia y disminuyendo el consumo de energía.

Aunque la tecnología de IA ha estado en desarrollo durante décadas, solo recientemente saltó a la fama, debido en parte a tecnologías revolucionarias de IA generativa como ChatGPT y Midjourney. Herramientas como estas utilizan grandes modelos de lenguaje y procesamiento del lenguaje natural para interpretar el habla natural y producir nuevos contenidos basados en las entradas de los usuarios.