¿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) , empleada para acelerar los modelos de machine learning y aprendizaje profundo , procesamiento de lenguaje natural y otras Operaciones de 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 tensor (TPU). Si bien las GPU de propósito general, diseñadas originalmente para renderizar imágenes y gráficos, son muy efectivas cuando se usan como aceleradores de IA, otros tipos de hardware de IA especialmente diseñados podrían ofrecer una potencia computacional similar o mejor con una eficiencia energética mejorada, un mayor rendimiento y otras optimizaciones valiosas para las cargas de trabajo de IA.  

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

Con múltiples núcleos lógicos, las GPU dividen problemas complicados en partes más pequeñas que se pueden resolver simultáneamente, una metodología conocida como procesamiento paralelo. Desarrollada originalmente por Nvidia en 2006, la API de CUDA desbloqueó la impresionante potencia de procesamiento paralelo de la GPU. Esto permite a los programadores utilizar GPUs Nvidia para procesamiento de uso 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 son notoriamente costosas y consumen mucha energía. 

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 de gráficos, la GPU promedio asignará una cierta cantidad de núcleos lógicos a tareas relacionadas con gráficos. Estas tareas incluyen la codificación y decodificación de video, el cálculo de valores de color y varios procesos de representación que son críticos para tareas como edición de video, modelado 3D y juegos. Sin embargo, los chips aceleradores de IA están ajustados para manejar solo aquellas 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 representar gráficos complejos y rápidos sin problemas en tiempo real. Como tal, las GPU priorizan las operaciones de baja latencia para garantizar una calidad de imagen alta y constante.

Si bien la velocidad también es importante en los modelos de IA, los conjuntos de datos de IA son mucho más grandes que las demandas promedio 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, es posible 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 la utilidad.

• Especialización: las GPU están diseñadas para el procesamiento paralelo avanzado que se puede reutilizar para una variedad de tareas exigentes. Sin embargo, están especializados para tareas de procesamiento de video 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 en el uso de 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 son producidas por muchos fabricantes importantes, incluidos AMD, Nvidia e Intel, y están ampliamente disponibles, aunque una mayor demanda puede afectar el costo. Las GPU, que están en el mercado desde hace muchos años, también disfrutan de una estable comunidad de Recursos preexistentes y se programan fácilmente a través de infraestructura como CUDA. 

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

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

• Eficiencia: los aceleradores de IA suelen estar diseñados para aplicaciones muy específicas y suelen ser mucho más eficientes que las GPU, ya que brindan capacidades de procesamiento paralelo similares y requieren muchos menos recursos energéticos. Los aceleradores de IA pueden eliminar las funciones excesivas que emplean las GPU para el procesamiento de gráficos para optimizar las tareas de IA, como los cálculos cortos y repetitivos y los algoritmos de IA empleados en redes neuronales.

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

• Casos de uso: como un 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 de lenguaje natural y vehículos autónomos. Sin embargo, a medida que la IA se integra más en nuestra vida diaria, los fabricantes han comenzado a integrar aceleradores de IA, como NPU, en dispositivos electrónicos de consumo más comunes, como computadoras portátiles y teléfonos inteligentes.  

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 algo de 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 pickup, 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 computación se basaba menos en texto y los sistemas operativos gráficos y los videojuegos comenzaron a ganar popularidad.

Desde la invención de la computadora moderna a principios de los años 50, la CPU fue históricamente la responsable de las tareas computacionales más críticas, incluido todo el procesamiento necesario para el programa, la lógica y los controles de entrada y resultados (E/S).

En la década de 1990, los videojuegos y el diseño asistido por computadora (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 en paralelo.

Desde 2007, cuando Nvidia introdujo la plataforma de programación de GPU CUDA, el diseño de GPU ha proliferado, con aplicaciones descubiertas en todas las industrias y mucho más allá del procesamiento de gráficos (aunque la representación 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 divide en una de tres categorías principales:

• Discretas: 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 video a gran escala o los juegos de alto rendimiento. 

• Integrado: Las 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 computadoras 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 emplea software de virtualización para crear una GPU basada en código que es útil para aplicaciones basadas en la nube. Como las GPU virtuales no requieren ningún hardware dedicado, son más sencillas y baratas de implementar y mantener. 

Mientras que el acelerador de IA significa 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 empleados por compañías 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 la acompañan son cada vez más comunes. 

Antes de la invención de los primeros aceleradores de IA dedicados, las GPU de propósito general se usaban (y siguen usar) con frecuencia en aplicaciones de IA, específicamente por su avanzada potencia de procesamiento paralelo. Sin embargo, a medida que la investigación sobre IA avanzó a lo largo de los años, los ingenieros buscaron soluciones de aceleramiento de IA que ofrezcan una mejor eficiencia energética y optimizaciones de IA especializadas. 

Los aceleradores de IA varían en función tanto del rendimiento como de la especialización, y algunas tecnologías patentadas se relegan exclusivamente a fabricantes específicos. Algunos de los tipos más destacados de aceleradores de IA incluyen los siguientes:

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

• Matrices de puertas programables en campo (FPGA): lasFPGA son un tipo de procesador configurable que se puede programar y reprogramar para adaptarse a las demandas específicas de la aplicación. Estos tipos de chips son muy valiosos para la creación de prototipos, ya que se pueden personalizar y ajustar a lo largo del proceso de desarrollo para cumplir con los requisitos de las aplicaciones emergentes. 

• Circuitos integrados de aplicación específica (ASIC): LosASIC son chips personalizados diseñados para tareas específicas. Debido a que los ASIC generalmente están hechos a medida para su función única, generalmente están altamente 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 emplean en las multiplicaciones de matrices comunes a la mayoría de los modelos de IA. Si bien 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. 

Si bien una GPU lista para usar ofrece ciertos beneficios (por ejemplo, disponibilidad, accesibilidad), los aceleradores de IA más especializados generalmente superan 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 cuando se trata de procesamiento de datos a gran escala y de baja latencia. Para aplicaciones críticas, como los sistemas de vehículos autónomos, la velocidad es de importancia crítica. Las GPU son mejores que las CPU, pero los ASIC diseñados para aplicaciones específicas, como la visión artificial utilizada en los automóviles autónomos, son aún más rápidos. 

Los aceleradores de IA diseñados para tareas específicas pueden ser entre 100 y 1.000 veces más eficientes energéticamente que las GPU que consumen mucha energía. La mejora de la eficiencia puede conducir a una reducción sustancial de los gastos operativos y, lo que es más importante, a un impacto medioambiental mucho menor. 

Los aceleradores de IA emplean un tipo de arquitectura de chip conocida como diseño heterogéneo, que permite que múltiples procesadores soporten tareas separadas y aumenta el rendimiento de cómputo a través del procesamiento paralelo altamente avanzado. 

Dado que las GPU se consideran aceleradores de IA en sí mismas, sus casos de uso se superponen con frecuencia con hardware de IA más especializado. Con el tiempo, podríamos ver a las GPU pasar a un segundo plano en las aplicaciones de IA. 

Las GPU versátiles siguen siendo ampliamente utilizadas tanto en IA como en otros tipos de aplicaciones, y esto sin duda continuará. Las GPU se emplean para una variedad de aplicaciones que requieren paralelismo avanzado, incluidas las siguientes:

• Inteligencia artificial, machine learning y aprendizaje profundo: aunque las variedades más nuevas de aceleradores de IA podrían algún día reemplazar a las GPU en 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 la supercomputadora de IA nativa en la nube de IBM, Vela, que requieren altas velocidades para entrenar en conjuntos de datos cada vez más grandes. Las GPU continúan proporcionando valor para el machine learning y las aplicaciones de aprendizaje profundo, como el entrenamiento de redes neuronales también. 

• Blockchain: La tecnología blockchain de confianza cero se utiliza para registrar transacciones en libros de libros virtuales, y es la base de las criptomonedas populares como Bitcoin. El poder de procesamiento avanzado de las GPU sigue siendo muy valioso dentro de las aplicaciones blockchain, especialmente cuando se trata de operaciones de “prueba de trabajo” que validan las transacciones de contabilidad. 

• Gráficos: las aplicaciones que exigen una representación gráfica de alto rendimiento dependen de las GPU. Las GPU son una parte integral de las principales industrias, 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, el forecasting, 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 mientras descartan características innecesarias, los aceleradores ASIC IA se están utilizando en una gama creciente de aplicaciones, que incluyen las siguientes:

• Vehículos autónomos: capaces de procesamiento de 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 que más importa. Los aceleradores de IA capturan y procesan datos de sensores de entrada, incluidas cámaras y LiDAR, lo que permite que los vehículos autónomos interpreten y reaccionen al mundo que los rodea. 

• Computación de borde y IA de borde: La computación de borde y la IA de borde se refieren a infraestructuras/marcos que acercan las aplicaciones y la potencia informática a las fuentes de datos en la nube, como los dispositivos de Internet de las cosas (IoT), lo que facilita 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 deIA generativa, como los LLM, dependen de los aceleradores de IA para el procesamiento de lenguaje natural, lo que ayuda al modelo de IA a comprender los comandos conversacionales casuales y a producir respuestas fáciles de entender en aplicaciones como los chatbots.