¿Qué es un acelerador de IA?

A medida que la tecnología de IA se expande, los aceleradores de IA son fundamentales para procesar las grandes cantidades de datos necesarios para ejecutar aplicaciones de IA. 

Durante décadas, los sistemas informáticos dependieron de aceleradores (o coprocesadores) para una variedad de tareas especializadas. Los ejemplos típicos de coprocesadores incluyen unidades de procesamiento gráfico (GPU), tarjetas de sonido y tarjetas de video.

Pero con el crecimiento de las aplicaciones de IA en la última década, las unidades centrales de procesamiento (CPU) tradicionales e incluso algunas GPU no pudieron procesar las grandes cantidades de datos necesarias para ejecutar aplicaciones de IA. Actualmente, los casos de uso del acelerador de IA abarcan teléfonos inteligentes, PC, robótica, vehículos autónomos, Internet de las cosas (IoT), computación edge y más.

A medida que la industria de la IA se expande a nuevas aplicaciones y campos, los aceleradores de IA son fundamentales para acelerar el procesamiento de los datos necesarios para crear aplicaciones de IA a escala.

Sin aceleradores de IA como GPU, matrices de puertas programables en campo (FPGA) y circuitos integrados específicos de la aplicación (ASIC) para acelerar el aprendizaje profundo, los avances en IA como ChatGPT llevarían mucho más tiempo y serían más costosos. Los aceleradores de IA son ampliamente empleados por algunas de las compañías más grandes del mundo, como Apple, Google, IBM, Intel y Microsoft.

Con la velocidad y la escalabilidad de primer nivel en la industria de tecnología de IA en rápido movimiento, los aceleradores de IA se han vuelto indispensables para ayudar a las empresas a innovar a escala y llevar nuevas aplicaciones de IA al mercado antes. Los aceleradores de IA son superiores a sus contrapartes más antiguas en tres formas críticas: velocidad, eficiencia y diseño.

Son mucho más rápidos que las CPU tradicionales debido a su latencia mucho más baja , una medida de los retrasos en un sistema. La baja latencia es particularmente crítica en el desarrollo de aplicaciones de IA en los campos médico y de vehículos autónomos, donde los retrasos de segundos, incluso de milisegundos, son peligrosos.

Los aceleradores de IA pueden ser entre cien y mil veces más eficientes que otros sistemas informáticos más estándar. Tanto los grandes chips aceleradores de IA utilizados en centros de datos como los más pequeños típicamente utilizados en dispositivos de borde consumen menos energía y disipan menos calor que sus antecesores.

Los aceleradores de IA tienen lo que se conoce como arquitectura heterogénea, lo que permite que múltiples procesadores soporten tareas separadas, una capacidad que aumenta el performance de cómputo a los niveles requeridos por las aplicaciones de IA. 

Los aceleradores de IA son cruciales para las aplicaciones de la tecnología de IA; sin embargo, la industria enfrenta desafíos que deberán resolver pronto u obstaculizarán la innovación.

En 2023, el 50 % de los semiconductores del mundo, incluidos los aceleradores de IA, se fabricaron en la isla de Taiwán.NVIDIA, la empresa de hardware y software de IA más grande del mundo, ha dependido históricamente de una sola empresa, Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation (TSMC), para sus aceleradores de IA; algunos estiman que TSMC fabrica alrededor del 90 % de los chips de IA del mundo.

Debido a esta concentración de la producción en un solo lugar, cualquier tipo de interrupción de la cadena de suministro, ya sea debido a desastres naturales, ciberataques o disturbios geopolíticos, podría crear graves cuellos de botella y escasez. 

Los modelos de IA más poderosos de hoy en día requieren más potencia computacional de la que muchos aceleradores de IA pueden manejar, y el ritmo de la innovación en el diseño de chips no sigue el ritmo de la innovación que se produce en los modelos de IA.

Las empresas están explorando áreas como la computación en memoria y el rendimiento y la fabricación mejorados por algoritmos de IA para aumentar la eficiencia, pero no se están moviendo tan rápido como los aumentos en la demanda computacional de aplicaciones propulsadas por IA.

Los aceleradores de IA son pequeños, la mayoría se miden en milímetros y el más grande del mundo tiene solo el tamaño de un iPad, lo que dificulta dirigir la cantidad de energía necesaria para alimentarlos en un espacio tan pequeño. Esto se volvió cada vez más difícil a medida que las demandas informáticas de las cargas de trabajo de IA aumentaron en los últimos años.

Es necesario realizar pronto mejoras en las arquitecturas de redes de entrega de energía (PDN) detrás de los aceleradores de IA o su rendimiento comenzará a verse afectado.

Debido a su diseño único y hardware especializado, los aceleradores de IA aumentan considerablemente el rendimiento del procesamiento de IA en comparación con sus predecesores. Las características especialmente diseñadas permiten resolver algoritmos de IA complejos a velocidades que superan con creces a los chips de uso general.

Los aceleradores de IA suelen estar hechos de un material semiconductor, como el silicio, y un transistor conectado a un circuito electrónico. Las corrientes eléctricas que atraviesan el material se encienden y apagan, creando una señal que luego es leída por un dispositivo digital. En los aceleradores avanzados, las señales se encienden y apagan miles de millones de veces por segundo, lo que permite que los circuitos resuelvan cálculos complejos empleando código binario.

Algunos aceleradores de IA están diseñados para un propósito específico, mientras que otros tienen una funcionalidad más general. Por ejemplo, las NPU son aceleradores de IA creados específicamente para el aprendizaje profundo, mientras que las GPU son aceleradores de IA diseñados para el procesamiento de video e imágenes.

• Procesamiento paralelo
• Precisión reducida para la capacitación de IA
• Jerarquía de memoria

Encargados principalmente de resolver algoritmos avanzados, el rendimiento de los aceleradores de IA es crucial para diversas operaciones relacionadas con la IA, como machine learning (ML), el aprendizaje profundo y los problemas de redes neuronales.

Pueden resolver muchos algoritmos a la vez, con rapidez y precisión, gracias a la forma única en que despliegan los recursos computacionales, principalmente mediante el procesamiento paralelo, su arquitectura de memoria única y una característica conocida como precisión reducida.

Los aceleradores de IA más avanzados de la actualidad están diseñados para abordar problemas grandes y complejos dividiéndolos en otros más pequeños y resolviéndolos al mismo tiempo, aumentando exponencialmente su velocidad.

Procesamiento paralelo

Ninguna otra característica mejora el rendimiento del acelerador de IA como su capacidad para realizar muchos cálculos a la vez, una tarea conocida como procesamiento paralelo. A diferencia de otros chips, los aceleradores de IA pueden completar tareas en minutos, segundos, incluso milisegundos, que antes tardaban horas e incluso días.

Esta capacidad los hace indispensables para las tecnologías de IA que dependen del procesamiento de datos en tiempo real, como la computación edge. Debido a la gran cantidad de algoritmos complejos en los procesos de ML y aprendizaje profundo, los aceleradores de IA son fundamentales para el avance tanto de la tecnología como de sus aplicaciones.

Precisión reducida para la capacitación de IA

Para ahorrar energía, los aceleradores de IA pueden emplear una característica conocida como aritmética de precisión reducida. Las redes neuronales siguen siendo muy funcionales y emplean números de punto flotante de 16 bits o incluso de 8 bits, en lugar de los 32 bits que emplean los chips de uso más general. Esto significa que pueden lograr velocidades de procesamiento más rápidas con un menor gasto de energía sin sacrificar la precisión.

Jerarquía de memoria

La forma en que los datos se mueven de un lugar a otro en un acelerador de IA es fundamental para la optimización de las cargas de trabajo de IA. Los aceleradores de IA emplean arquitecturas de memoria diferentes a las de los chips de uso general, lo que les permite lograr latencias más bajas y un mejor rendimiento.

Estas características de diseño especializadas, incluidas las cachés en chip y la memoria de gran ancho de banda, son vitales para acelerar el procesamiento de grandes conjuntos de datos necesarios para cargas de trabajo de IA de alto rendimiento.

• Integración a escala de obleas
• NPU
• GPU
• Matrices de puertas programables en campo (FPGA)
• Circuitos integrados específicos de la aplicación (ASIC)

Los aceleradores de IA se dividen en dos arquitecturas según su función: aceleradores de IA para centros de datos y aceleradores de IA para marcos de computación de borde. Los aceleradores de IA de los centros de datos requieren una arquitectura altamente escalable y chips grandes, como el Wafer-Scale Engine (WSE), construido por Cerebras para sistemas de aprendizaje profundo, mientras que los aceleradores de IA creados para ecosistemas de computación de borde se centran más en la eficiencia energética y la capacidad de ofrecer resultados casi en tiempo real.

Integración a escala de obleas

La integración a escala de oblea, o WSI, es un proceso para construir redes de chips de IA extremadamente grandes en un único chip "súper" para reducir costos y acelerar el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo. La integración a escala de oblea más popular es la red de chips WSE-3 producida por Cerebras y construida por el proceso de 5 nm de TSMC, actualmente el acelerador de IA más rápido del mundo.

NPU

Las NPU, o unidades de procesamiento neuronal, son aceleradores de IA para el aprendizaje profundo y las redes neuronales y los requisitos de procesamiento de datos exclusivos de estas cargas de trabajo. Las NPU pueden procesar grandes cantidades de datos más rápido que otros chips. Pueden realizar una amplia gama de tareas de IA asociadas con machine learning, como el reconocimiento de imágenes y las redes neuronales detrás de aplicaciones populares de IA y ML como ChatGPT.

GPU

Las GPU, circuitos electrónicos creados para mejorar el rendimiento de los gráficos por computadora y el procesamiento de imágenes, se emplean en una variedad de dispositivos, incluidas tarjetas de video, placas base y teléfonos móviles. Sin embargo, debido a sus capacidades de procesamiento paralelo, también se emplean cada vez más en el entrenamiento de modelos de IA. Un método popular es conectar muchas GPU a un solo sistema de IA para aumentar la potencia de procesamiento de ese sistema.

Matrices de puertas programables en campo (FPGA)

Los FPGA son aceleradores de IA altamente personalizables que dependen de conocimientos especializados para ser reprogramados para un propósito específico. A diferencia de otros aceleradores de IA, los FPGA tienen un diseño único que se adapta a una función específica, que a menudo tiene que ver con el procesamiento de datos en tiempo real.

Son reprogramables a nivel de hardware, lo que permite un nivel mucho mayor de personalización. Las aplicaciones comunes de FPGA incluyen la industria aeroespacial, Internet de las cosas (IoT) y redes inalámbricas.

Circuitos integrados específicos de la aplicación (ASIC)

Los ASIC son aceleradores de IA que se diseñaron con un propósito o carga de trabajo específicos en mente, como el aprendizaje profundo en el caso del acelerador WSE-3 ASIC producido por Cerebras.

A diferencia de los FPGA, los ASIC no se pueden reprogramar, pero, dado que se construyen con un propósito singular, suelen superar a otros aceleradores de uso más general. Un ejemplo de estos es la Unidad de procesamiento de tensores (TPU) de Google, desarrollada para machine learning de redes neuronales empleando el propio software TensorFlow de Google.

Desde teléfonos inteligentes y PC hasta tecnología de IA de última generación, como robótica y Satellites, los aceleradores de IA desempeñan un papel crucial en el desarrollo de nuevas aplicaciones de IA.