¿Qué es un chip de IA?

Del programa Jeopardy! victoria de IBM Watson para el lanzamiento de OpenAI de ChatGPT para automóvil autónomos e IA generativa, el potencial de la IA parece ilimitado en este momento, y la mayoría de las principales empresas tecnológicas, incluidas Google, IBM, Intel, Apple y Microsoft están muy involucradas en la tecnología.

Pero a medida que aumenta la complejidad de los problemas que aborda la IA, también aumentan las demandas de procesamiento y velocidad de cálculo. Los chips de IA están diseñados para satisfacer las demandas de algoritmos de IA altamente sofisticados y habilitar funciones de IA básicas que no son posibles en las unidades centrales de procesamiento (CPU) tradicionales.

El término “chip de IA” es amplio e incluye muchos tipos de chips diseñados para los exigentes entornos informáticos que requieren las tareas de IA. Algunos ejemplos de chips de IA populares son las unidades de procesamiento gráfico (GPU), las matrices de puertas programables en campo (FPGA) y los circuitos integrados de aplicaciones específicas (ASIC). Mientras que algunos de estos chips no están necesariamente diseñados específicamente para AI, están diseñados para aplicaciones avanzadas y muchas de sus capacidades son aplicables a cargas de trabajo de AI.

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 volvieron 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 empleando 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 4 aspectos fundamentales: son más rápidos, de mayor rendimiento, más flexibles y más eficientes.

Los chips de IA emplean 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 simples. Mientras que los chips más antiguos emplean un proceso llamado procesamiento secuencial (pasar de un cálculo al siguiente), los chips de IA realizan miles, millones, incluso miles de 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, aumentando exponencialmente su velocidad.

Los chips de IA son mucho más personalizables que sus colegas y pueden construir para una función de IA específica o un modelo de entrenamiento. Los chips de IA ASIC, por ejemplo, son extremadamente pequeños y altamente programables y se emplearon en una amplia gama de aplicaciones, desde teléfonos celulares hasta satélites de defensa. A diferencia de las CPU tradicionales, los chips de IA están diseñados para cumplir con los requisitos y las demandas informáticas de las tareas típicas de IA, una característica que ayudó a impulsar rápidos avances e innovaciones en la industria 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 que los chips de IA distribuyan sus tareas de manera más eficiente que los chips más antiguos. Las características modernas de los chips, como la aritmética de baja precisión, permiten que los chips de IA resuelvan problemas con menos transistores y, por lo tanto, con un 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 ámbitos en los que la velocidad y la precisión son fundamentales, como la medicina.

Si bien hay muchas cualidades que hacen que los chips de IA sean cruciales para el avance de la tecnología de IA, también existen desafíos que enfrentan la adopción generalizada de estas poderosas 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.Desafortunadamente, la escasez crítica y una situación geopolítica frágil están limitando el crecimiento.¹

Nvidia, la compañía de hardware y software de inteligencia artificial más grande del mundo, depende casi exclusivamente de Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation (TSMC) para sus chips de inteligencia artificial más avanzados. La lucha de Taiwán por permanecer independiente de China continúa, y algunos analistas especularon que una invasión china de la isla podría acabar por completo con la capacidad de TSMC de fabricar chips de IA.

A medida que los desarrolladores crean modelos de IA más grandes y poderosos , las demandas computacionales aumentan más rápido que los avances en el diseño de chips de IA. Se están produciendo mejoras en el hardware de IA, y 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 algorítmica del chip, pero no avanzan tan rápido como los aumentos en la demanda computacional de las aplicaciones de IA.

A medida que aumentan las demandas de rendimiento, los chips de IA aumentan de 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 a espacios pequeños. Se necesitan avances significativos en la arquitectura de la red de suministro de energía (PDN) para alimentar los chips de IA o su rendimiento se verá afectado.

El término chip de IA se refiere a una unidad de circuito integrado que se construye a partir de un semiconductor (generalmente 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 IA, las señales de encendido y apagado cambian miles de millones de veces por segundo, lo que permite que los circuitos resuelvan cálculos complejos empleando código binario para representar diferentes 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 el procesamiento de 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 más eficientes que los de los chips estándar, lo que les da capacidades de procesamiento más rápidas y huellas de energía más pequeñas.

Quizás ninguna otra característica de los chips de IA sea más crucial para las cargas de trabajo de IA que la característica de procesamiento paralelo que acelera la resolución de algoritmos de aprendizaje complejos. 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 los 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.

Las unidades de procesamiento de gráficos, o GPU, son circuitos electrónicos diseñados para acelerar el procesamiento de gráficos e imágenes por computadora en varios dispositivos, incluidas las tarjetas de video, placas del sistema, teléfonos móviles y computadoras personales.

Aunque inicialmente se crearon con fines gráficos, los chips de GPU se volvieron 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.

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.

Las unidades de procesamiento neuronal (NPU) son chips de IA creados específicamente para el aprendizaje profundo y 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 el reconocimiento de imágenes y las capacidades de PLN para aplicaciones populares, como ChatGPT.

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

Como pieza crítica de hardware en el diseño e implementación de una de las tecnologías de más rápido crecimiento en el planeta, los casos de uso de chips de IA abarcan continentes e industrias. Desde teléfonos inteligentes y computadoras portátiles hasta aplicaciones de IA más vanguardistas, como robótica, automóvil autónomos y satélites, los chips de IA se están convirtiendo rápidamente en un componente crítico en todo tipo de industrias. Algunas de las aplicaciones más populares incluyen: