La mayor parte de la inteligencia artificial (IA) se basa en el deep learning, un subconjunto del machine learning que utiliza redes neuronales multicapa para simular la compleja capacidad de decisión del cerebro humano. Más allá de la inteligencia artificial (IA), el deep learning impulsa muchas aplicaciones que mejoran la automatización, incluidos productos y servicios cotidianos como asistentes digitales, electrónica de consumo habilitada por voz, detección de fraudes con tarjetas de crédito y mucho más. Se utiliza principalmente para tareas como el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes y la toma de decisiones complejas, donde puede "leer" y procesar una gran cantidad de datos para realizar cálculos complejos de manera eficiente.

El deep learning requiere una enorme cantidad de potencia informática. Normalmente, las unidades de procesamiento gráfico de alto rendimiento (GPU) son ideales porque pueden manejar un gran volumen de cálculos en varios núcleos con memoria abundante disponible. Sin embargo, gestionar varias GPU en las instalaciones puede generar una gran demanda de recursos internos y su escalamiento es increíblemente costoso. Como alternativa, las matrices de puertas programables en campo (FPGA) ofrecen una solución versátil que, aunque también es potencialmente costosa, proporciona tanto un rendimiento adecuado como una flexibilidad reprogramable para las aplicaciones emergentes.

La elección del hardware influye significativamente en la eficiencia, la velocidad y la escalabilidad de las aplicaciones de deep learning. Al diseñar un sistema de deep learning, es importante sopesar las demandas operativas, los presupuestos y los objetivos a la hora de elegir entre una GPU y una FPGA. Teniendo en cuenta los circuitos, tanto las GPU como las FPGA son unidades centrales de procesamiento (CPU) eficaces, con muchas opciones disponibles de fabricantes como NVIDIA o Xilinx diseñadas para ser compatibles con los modernos estándares Peripheral Component Interconnect Express (PCIe).

A la hora de comparar marcos para el diseño de hardware, las consideraciones cruciales son las siguientes:

• Velocidades de rendimiento
• Consumo de energía
• Rentabilidad
• Programabilidad
• Ancho de banda

Las GPU son un tipo de circuito especializado diseñado para manipular rápidamente la memoria y acelerar la creación de imágenes. Diseñadas para un alto rendimiento, son especialmente eficaces para tareas de procesamiento paralelo, como el entrenamiento de aplicaciones de deep learning a gran escala. Aunque normalmente se utilizan en aplicaciones exigentes, como juegos y procesamiento de vídeo, las capacidades de rendimiento a alta velocidad convierten a las GPU en una excelente opción para cálculos intensivos, como el procesamiento de grandes conjuntos de datos, algoritmos complejos y la minería de criptomonedas.

En el campo de la inteligencia artificial, las GPU se eligen por su capacidad para realizar los miles de operaciones simultáneas necesarias para el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales.

Características clave de las GPU

• Alto rendimiento: las potentes GPU son expertas en la gestión de tareas informáticas exigentes, como la informática de alto rendimiento (HPC) y las aplicaciones de deep learning.
• Procesamiento paralelo: las GPU destacan en tareas que pueden dividirse en operaciones más pequeñas y procesarse simultáneamente.

Aunque las GPU ofrecen una potencia de cálculo excepcional, su impresionante capacidad de procesamiento tiene el coste de la eficiencia energética y el alto consumo de energía. Para tareas específicas como el procesamiento de imágenes, el procesamiento de señales u otras aplicaciones de IA, los proveedores de GPU basadas en la nube pueden ofrecer una solución más rentable a través de modelos de precios de suscripción o de pago por uso.

Ventajas de la GPU

• Alta potencia computacional: las GPU proporcionan la potencia de procesamiento de alta gama necesaria para los complejos cálculos de coma flotante que se requieren al entrenar modelos de deep learning.
• Alta velocidad: las GPU utilizan varios núcleos internos para acelerar las operaciones paralelas y permitir el procesamiento eficiente de varias operaciones simultáneas. Las GPU pueden procesar rápidamente grandes conjuntos de datos y reducir considerablemente el tiempo dedicado a entrenar modelos de machine learning.
• Compatibilidad con el ecosistema: las GPU se benefician del soporte de los principales fabricantes, como Xilinx e Intel, con ecosistemas y marcos de desarrollo sólidos, como CUDA y OpenCL.

Desafíos de la GPU

• Consumo de energía: las GPU requieren cantidades significativas de energía para funcionar, lo que puede aumentar los gastos operativos y también afectar a las preocupaciones medioambientales.
• Menos flexibilidad: las GPU son mucho menos flexibles que las FPGA, con menos oportunidades de optimización o personalización para tareas específicas.

Para profundizar en las GPU, consulte el siguiente vídeo:

Las FPGA son chips de silicio programables que se pueden configurar (y reconfigurar) para adaptarse a múltiples aplicaciones. A diferencia de los circuitos integrados específicos de la aplicación (ASIC), que están diseñados para fines específicos, las FPGA son conocidas por su flexibilidad eficiente, especialmente en aplicaciones personalizadas de baja latencia. En los casos de uso de deep learning, las FPGA se valoran por su versatilidad, eficiencia energética y adaptabilidad. 

Aunque las GPU de uso general no se pueden reprogramar, la reconfigurabilidad de la FPGA permite la optimización de aplicaciones específicas, lo que reduce la latencia y el consumo de energía. Esta diferencia clave hace que las FPGA sean particularmente útiles para el procesamiento en tiempo real en aplicaciones de IA y la creación de prototipos de nuevos proyectos.

Características clave de las FPGA

• Hardware programable: las FPGA se pueden configurar fácilmente con lenguajes de descripción de hardware basados en FPGA (HDL), como Verilog o VHDL.
• Eficiencia energética: las FPGA utilizan menos energía en comparación con otros procesadores, lo que reduce los costes operativos y el impacto medioambiental. 

Aunque las FPGA pueden no ser tan potentes como otros procesadores, suelen ser más eficientes. Para aplicaciones de deep learning, como el procesamiento de grandes conjuntos de datos, se prefieren las GPU. Sin embargo, los núcleos reconfigurables de la FPGA permiten optimizaciones personalizadas que pueden ser más adecuadas para aplicaciones y cargas de trabajo específicas.

Ventajas de la FPGA

• Personalización: fundamental para el diseño de FPGA, la programabilidad admite el ajuste fino y la creación de prototipos, útil en el emergente campo del deep learning.
• Baja latencia: la naturaleza reprogramable de las FPGA facilita su optimización para aplicaciones en tiempo real.

Desafíos de la FPGA

• Baja potencia: aunque las FPGA son valoradas por su eficiencia energética, su baja potencia las hace menos adecuadas para tareas más exigentes. 
• Trabajo intensivo: aunque la programabilidad es el principal punto de venta del chip FPGA, las FPGA no solo ofrecen programabilidad, sino que la requieren. La programación y reprogramación de FPGA puede retrasar potencialmente las implementaciones.

Las aplicaciones de deep learning, por definición, implican la creación de una red neuronal profunda (DNN), un tipo de red neuronal con al menos tres (pero probablemente muchas más) capas. Las redes neuronales toman decisiones a través de procesos que imitan la forma en que las neuronas biológicas trabajan juntas para identificar fenómenos, sopesar opciones y llegar a conclusiones.

Antes de que una DNN pueda aprender a identificar fenómenos, reconocer patrones, evaluar posibilidades y hacer predicciones y decisiones, debe entrenarse con grandes cantidades de datos. Y procesar estos datos requiere una gran cantidad de potencia informática. Las FPGA y las GPU pueden proporcionar esta potencia, pero cada una tiene sus puntos fuertes y débiles.

Las FPGA se utilizan mejor para aplicaciones personalizadas de baja latencia que requieren personalización para tareas específicas de deep learning, como las aplicaciones de IA a medida. Las FPGA también son adecuadas para tareas que valoran la eficiencia energética por encima de las velocidades de procesamiento.

En cambio, las GPU más potentes suelen preferirse para tareas más pesadas, como el entrenamiento y la ejecución de modelos grandes y complejos. La potencia de procesamiento superior de la GPU la hace más adecuada para administrar de manera efectiva conjuntos de datos más grandes.

Casos de uso de FPGA

Al beneficiarse de una programabilidad versátil, eficiencia energética y baja latencia, las FPGA se utilizan a menudo para lo siguiente:

• Procesamiento en tiempo real: aplicaciones que requieren procesamiento de señales en tiempo real y baja latencia, como procesamiento de señales digitales, sistemas de radar, vehículos autónomos y telecomunicaciones.
• Edge computing: el edge computing y la práctica de acercar localmente las capacidades de cálculo y almacenamiento al usuario final se benefician del bajo consumo energético y el tamaño compacto de la FPGA.
• Aceleración de hardware personalizada: las FPGA configurables se pueden ajustar para acelerar tareas específicas de deep learning y HPC Cluster mediante la optimización para tipos específicos de tipos de datos o algoritmos. 

Casos de uso de GPU

Las GPU de uso general suelen ofrecer una mayor potencia de cálculo y una funcionalidad preprogramada, lo que las hace aptas para las siguientes aplicaciones: 

• Computación de alto rendimiento: las GPU son un elemento integral de operaciones como centros de datos o instalaciones de investigación que dependen de una potencia computacional masiva para ejecutar simulaciones, realizar cálculos complejos o gestionar grandes conjuntos de datos. 
• Modelos a gran escala: diseñadas para acelerar el procesamiento paralelo, las GPU son especialmente capaces de calcular un gran número de multiplicaciones de matrices de forma simultánea y suelen utilizarse para agilizar los tiempos de entrenamiento de modelos de deep learning a gran escala.

Al comparar la FPGA y la GPU, tenga en cuenta el poder de la infraestructura en la nube para sus proyectos de deep learning. Con IBM GPU en la nube, puede proporcionar GPU NVIDIA para casos de uso de IA generativa, tradicional, HPC y visualización en la infraestructura de confianza, segura y rentable de IBM Cloud. Acelere su viaje hacia la IA y la HPC con la nube empresarial escalable de IBM.