¿Qué es el hardware de IA?

Los sistemas de IA, como los modelos de lenguaje grandes (LLM) o neural networks, requieren hardware de gran ancho de banda para procesar los tipos de conjuntos de datos grandes que se utilizan en machine learning (ML), aprendizaje profundo (DL) y otros tipos de algoritmos de IA para replicar la forma en que los seres humanos piensan, aprenden y resuelven problemas. 

Si bien 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 IA requiere mucha más potencia computacional. Para las cargas de trabajo de IA pesadas, como las asociadas con el desarrollo de IA y el entrenamiento de IA, el hardware de IA como aceleradores de IA y chips de IA ofrece ciertas optimizaciones mejor adaptadas para la escalabilidad y la optimización del ecosistema.

A medida que la industria continúa avanzando rápidamente, los avances de la IA aparecen en los titulares casi todos los días. Cuando parece que estamos entrando en una era de IA, el hardware de IA es el componente crítico de la infraestructura que potencia estas impresionantes aplicaciones de IA.

Por ejemplo, el reconocimiento facial, que es una aplicación de la IA que casi damos por sentado, depende en gran medida del hardware de IA para poder funcionar. Debe procesar localmente su imagen, compararla con las imágenes aprobadas y reconocer e identificar cualquier variación normal para desbloquear su teléfono o tableta. Sin el hardware de IA, tecnologías como el Face ID o los asistentes inteligentes serían menos prácticas y más caras.

Los siguientes 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 las empresas emergentes, 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 categorías 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 específicos de aplicaciones (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 computacional para manejar cargas de trabajo complejas de IA. Si bien estos potentes procesadores a menudo tienen el costo de un alto consumo de energía, los avances continuos en el hardware de IA tienen como objetivo mejorar la eficiencia energética con cada nuevo ciclo.   

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

• ASIC: los ASIC son procesadores altamente especializados diseñados y fabricados para aplicaciones específicas. Estos tipos de chips de IA están hechos a medida no solo para la IA, sino para cualquier aplicación única para la que se pueda utilizar una solución de IA en particular. Debido a que estos tipos de chips están hechos a la medida 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 se puede cambiar, los FPGA deben programarse antes de su uso y pueden reprogramarse y ajustarse una y otra vez. Este tipo de chips son muy versátiles y se usan a menudo para crear prototipos de nuevos ASIC. 

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

• TPU: las TPU son un tipo patentado de acelerador de IA diseñado por Google para manejar operaciones matemáticas tensoriales comunes a la aplicación 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 wafer scale engine 3 (WSE-3) de Cerebras Systems es el procesador más rápido jamás fabricado, 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 procesamiento 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 las computadoras, 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 e instrucciones necesarios para completar las tareas de IA. La capacidad de memoria y la velocidad de un sistema afectan directamente la capacidad de rendimiento. La 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. Dentro de los sistemas de IA, a menudo se utilizan diferentes tipos de memoria juntos para diferentes partes del proceso de IA, con requisitos específicos según el proyecto único o las demandas operativas. 

• RAM: el principal tipo de memoria tanto para IA como para informática de propósito 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 ideal para el procesamiento en tiempo real. La capacidad limitada y el alta volatilidad lo hacen menos ideal para operaciones de IA a gran escala. 

• VRAM: la RAM de video (VRAM) es un tipo de RAM especializada que se utiliza específicamente en las GPU. La VRAM ofrece el tipo de paralelismo mejorado deseable para tareas complicadas de IA; sin embargo, en comparación con la RAM normal, puede ser más costosa y tener una capacidad aún menor. 

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

• Memoria no volátil: los tipos de memoria volátiles requieren energía constante para retener los datos, mientras que la memoria no volátil, como las unidades de estado sólido (SSD) y las unidades de disco duro (HDD), ofrecen almacenamiento a largo plazo sin mantenimiento ni energía. Con velocidades mucho más lentas que la RAM o la VRAM, la memoria no volátil no es una buena opción para las transferencias activas de datos, 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 extensos como la propia IA. Al igual que la tecnología de IA tomó prestado el hardware del procesamiento de gráficos de alta gama y la informática de alto rendimiento, estas tecnologías ahora usan el 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 computadoras portátiles y dispositivos móviles de fabricantes como Apple y Google, que se usan para aumentar el rendimiento de las tareas de IA móvil, como el reconocimiento de voz y la edición de fotos. El hardware de IA es cada vez más potente y compacto de tal manera que puede manejar muchas de estas tareas localmente, reduciendo el ancho de banda y mejorando la experiencia del usuario.  

En otros lugares, el hardware de IA se está convirtiendo en un componente valioso en la infraestructura de computación en la nube. Las GPU y TPU de nivel empresarial habilitadas para IA pueden ser extremadamente costosas, pero proveedores como IBM, Amazon, Oracle y Microsoft ofrecen acceso rentable a estos potentes procesadores a través de sus servicios en la nube como una 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 automóviles que se conducen solos y vehículos autónomos. Estos vehículos utilizan chips de IA para procesar e interpretar grandes volúmenes de datos de cámaras y sensores, lo que les permite reaccionar en tiempo real para ayudar a prevenir accidentes y garantizar la seguridad de pasajeros y peatones.

El hardware de IA ofrece el tipo de paralelismo necesario para cosas como la visión por computadora, que ayuda a las computadoras a “ver” e interpretar el color de un semáforo o el tráfico en una intersección.

La computación edge es un marco informático en rápido crecimiento que mueve las aplicaciones empresariales y el excedente de potencia de cálculo más cerca de las fuentes de datos, como los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) y los servidores edge locales. A medida que nuestra infraestructura digital depende cada vez más de la computación en la nube, la computación de borde ofrece mejores velocidades de ancho de banda y una mayor seguridad para quienes están preocupados por una mayor 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 aprendizaje profundo 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, apenas recientemente saltó a la fama, debido en parte a las innovadoras tecnologías de IA generativa como ChatGPT y Midjourney. Herramientas como estas utilizan modelos de lenguaje grandes y procesamiento de lenguaje natural para interpretar el habla natural y producir nuevo contenido basado en las entradas del usuario.