Inicio
Think
Temas
Acelerador de IA
Un acelerador de inteligencia artificial (IA), también conocido como chip de IA, procesador de deep learning o unidad de procesamiento neuronal (NPU), es un acelerador de hardware diseñado para acelerar las redes neuronales, el deep learning y el machine learning.
A medida que la tecnología de IA se expande, los aceleradores de IA son cruciales para procesar las grandes cantidades de datos necesarios 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), edge computing y más.
Durante décadas, los sistemas informáticos han dependido de aceleradores (o coprocesadores) para diversas tareas especializadas. Algunos ejemplos típicos de coprocesadores son las unidades de procesamiento gráfico (GPU), las tarjetas de sonido y las tarjetas de vídeo.
Pero con el crecimiento de las aplicaciones de IA en la última década, las unidades de procesamiento central (CPU) tradicionales e incluso algunas GPU no podían procesar las grandes cantidades de datos necesarias para ejecutar las aplicaciones de IA. Aparecen los aceleradores de IA, con capacidades especializadas de procesamiento paralelo que les permiten realizar miles de millones de cálculos a la vez.
A medida que el sector de la IA se expande hacia nuevas aplicaciones y campos, los aceleradores de IA son cruciales para acelerar el procesamiento de los datos necesarios para crear aplicaciones de IA a escala.
Sin aceleradores de IA como las GPU, las matrices de puertas programables en campo (FPGA) y los circuitos integrados de aplicaciones específicas (ASIC) para acelerar el deep learning, los avances en la IA, como ChatGPT, llevarían mucho más tiempo y serían más costosos. Algunas de las empresas más grandes del mundo utilizan ampliamente los aceleradores de IA, como Apple, Google, IBM, Intel y Microsoft.
Dado que la velocidad y la escalabilidad son primordiales en el sector de la tecnología de IA, que evoluciona a gran velocidad, los aceleradores de IA se han convertido en indispensables para ayudar a las empresas a innovar a escala y sacar antes al mercado nuevas aplicaciones de IA. Los aceleradores de IA son superiores a sus homólogos más antiguos en tres aspectos cruciales: velocidad, eficacia y diseño.
Velocidad
Los aceleradores de IA son mucho más rápidos que las CPU tradicionales debido a su latencia considerablemente más baja, una medida de los retrasos en un sistema. La baja latencia es especialmente crucial en el desarrollo de aplicaciones de IA en los campos de la medicina y los vehículos autónomos, donde los retrasos de segundos, incluso milisegundos, son peligrosos.
Eficiencia
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 los centros de datos como los más pequeños que se utilizan normalmente en los dispositivos periféricos consumen menos energía y disipan menos calor que sus homólogos más antiguos.
Diseño
Los aceleradores de IA tienen lo que se conoce como arquitectura heterogénea, que permite que varios procesadores admitan tareas independientes, una capacidad que aumenta el rendimiento informático hasta 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 se enfrenta a desafíos que deberán resolverse pronto o obstaculizarán la innovación.
La mayoría de los aceleradores de IA se fabrican exclusivamente en Taiwán
El 60 % de los semiconductores del mundo y el 90 % de sus chips avanzados (incluidos los aceleradores de IA) se fabrican en la isla de Taiwán. Además, la mayor empresa de hardware y software de IA del mundo, Nvidia, depende casi exclusivamente de una sola empresa, Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation (TSMC), para sus aceleradores de IA.
Los modelos de IA se están desarrollando más rápido que el diseño de aceleradores de IA
Los modelos de IA más potentes de hoy en día requieren más potencia de cálculo de la que pueden manejar muchos aceleradores de IA, y el ritmo de 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 avanzan tan rápido como el aumento de la demanda computacional de las aplicaciones con IA.
Los aceleradores de IA necesitan más potencia de la que permite su tamaño
Los aceleradores de IA son pequeños, la mayoría se miden en milímetros y el mayor del mundo sólo tiene el tamaño de un iPad, lo que dificulta dirigir la cantidad de energía necesaria para alimentarlos a un espacio tan reducido. Esto se ha vuelto cada vez más difícil a medida que las demandas de computación de las cargas de trabajo de IA han aumentado en los últimos años. Habrá que avanzar pronto en las arquitecturas de red de suministro de energía (PDN) que hay detrás de los aceleradores de IA o su rendimiento empezará 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 funciones diseñadas específicamente 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 recorren el material se encienden y apagan, creando una señal que luego lee un dispositivo digital. En los aceleradores avanzados, las señales se encienden y apagan miles de millones de veces por segundo, lo que permite a los circuitos resolver cálculos complejos mediante 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 deep learning, mientras que las GPU son aceleradores de IA diseñados para el procesamiento de vídeo e imágenes.
Encargados principalmente de resolver algoritmos avanzados, el rendimiento de los aceleradores de IA es crucial para diversas operaciones relacionadas con la IA, como el machine learning (ML), el deep learning y los problemas de redes neuronales profundas.
Pueden resolver muchos algoritmos a la vez, de forma rápida y precisa, debido a la forma única en que implementan los recursos computacionales, principalmente a través del 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, lo que aumenta exponencialmente su velocidad.
Procesamiento paralelo
No hay ninguna otra característica que mejore tanto el rendimiento de un 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 llevaban horas e incluso días.
Esta capacidad los hace indispensables para las tecnologías de IA que dependen del procesamiento de datos en tiempo real, como el edge computing. Dada la gran cantidad de algoritmos complejos en los procesos de ML y deep learning, los aceleradores de IA son cruciales para el avance tanto de la tecnología como de sus aplicaciones.
Precisión reducida para el entrenamiento de IA
Para ahorrar energía, los aceleradores de IA pueden emplear una función conocida como aritmética de precisión reducida. Las redes neuronales siguen siendo muy funcionales y utilizan números de punto flotante de 16 o incluso 8 bits, en lugar de los 32 bits que utilizan 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 crucial para la optimización de las cargas de trabajo de IA. Los aceleradores de IA utilizan arquitecturas de memoria diferentes a las de los chips de propósito 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 los grandes conjuntos de datos necesarios para las cargas de trabajo de IA de alto rendimiento.
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 edge computing. Los aceleradores de IA para centros de datos requieren una arquitectura altamente escalable y chips de gran tamaño, como el Wafer-Scale Engine (WSE), construido por Cerebras para sistemas de deep learning, mientras que los aceleradores de IA construidos para ecosistemas informáticos periféricos se centran más en la eficiencia energética y la capacidad de ofrecer resultados casi en tiempo real.
Integración a escala de oblea
La integración a escala de oblea, o WSI, es un proceso para construir redes de chips de IA extremadamente grandes en un único "supe"» chip para reducir costes y acelerar el rendimiento de los modelos de deep learning. La integración a escala de oblea más popular es la red de chips WSE-3 producida por Cerebras y construida mediante 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 deep learning 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 el 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 informáticos y el procesamiento de imágenes, se utilizan en diversos dispositivos, como tarjetas de vídeo, placas base y teléfonos móviles. Sin embargo, debido a sus capacidades de procesamiento paralelo, también se utilizan 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)
Las FPGA son aceleradores de IA altamente personalizables que dependen de conocimientos especializados para ser reprogramados con un fin específico. A diferencia de otros aceleradores de IA, las FPGA tienen un diseño único que se adapta a una función específica, a menudo relacionada con el procesamiento de datos en tiempo real. Las FPGA son reprogramables a nivel de hardware, lo que permite un nivel de personalización mucho mayor. Entre las aplicaciones más comunes de las FPGA se encuentran la industria aeroespacial, el Internet de las cosas (IoT) y las redes inalámbricas.
Circuitos integrados de aplicación específica (ASIC)
Los ASIC son aceleradores de IA que se han diseñado con un propósito o una carga de trabajo específicos, como el deep learning en el caso del acelerador WSE-3 ASIC producido por Cerebras. A diferencia de las 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 ellos es la unidad de procesamiento tensorial (TPU) de Google, desarrollada para el machine learning de redes neuronales mediante el software TensorFlow propio de Google.
Desde teléfonos inteligentes y PC hasta tecnología de IA de última generación, como robótica y satélites, los aceleradores de IA desempeñan un papel crucial en el desarrollo de nuevas aplicaciones de IA. Estos son algunos ejemplos de cómo se utilizan los aceleradores de IA:
Los aceleradores de IA pueden capturar y procesar datos casi en tiempo real, lo que los hace cruciales para el desarrollo de coches autoconducidos, drones y otros vehículos autónomos. Su capacidad de procesamiento paralelo es inigualable, ya que les permite procesar e interpretar los datos de las cámaras y los sensores y procesarlos para que los vehículos puedan reaccionar ante su entorno. Por ejemplo, cuando un coche autónomo llega a un semáforo, los aceleradores de IA aceleran el procesamiento de los datos de sus sensores y le permiten leer el semáforo y las posiciones de otros coches en la intersección.
El edge computing es un proceso que acerca las aplicaciones y la potencia de cálculo a fuentes de datos como los dispositivos IoT, lo que permite procesar los datos con o sin conexión a Internet. La IA edge permite que las capacidades de IA y los aceleradores de IA de las tareas de ML se ejecuten en el borde, en lugar de mover los datos a un centro de datos para su procesamiento. Esto reduce la latencia y la eficiencia energética en muchas aplicaciones de IA.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) dependen de los aceleradores de IA para ayudarles a desarrollar su capacidad única de comprender y generar lenguaje natural. El procesamiento paralelo de los aceleradores de IA ayuda a acelerar los procesos en las redes neuronales, lo que optimiza el rendimiento de las aplicaciones de IA de vanguardia, como la IA generativa y los chatbots.
Los aceleradores de IA son cruciales para el desarrollo de la industria robótica debido a sus capacidades de ML y visión por ordenador. A medida que se desarrolle la robótica mejorada con IA para diversas tareas, desde acompañantes personales hasta herramientas quirúrgicas, los aceleradores de IA seguirán desempeñando un papel crucial en el desarrollo de sus capacidades para detectar entornos y reaccionar ante ellos con la misma rapidez y precisión que un ser humano.
Obtenga conocimientos y resultados fiables y procesables rápidamente sin necesidad de mover datos. Aplique la IA y el machine learning a sus datos empresariales más valiosos en IBM Z mediante el uso de marcos y herramientas de código abierto.
IBM watsonx.ai AI studio forma parte de la plataforma de IA y datos IBM watsonx, que combina las nuevas capacidades de IA generativa (IA gen) impulsadas por modelos fundacionales y el machine learning tradicional en un potente estudio que abarca el ciclo de vida de la IA.
La infraestructura de IA de IBM es segura, escalable, abierta, indemnizada y está diseñada para dar soporte a la naturaleza altamente dinámica y de rendimiento intensivo de las cargas de trabajo de IA, al tiempo que ofrece operaciones de IA sostenibles que reducen los costes, el riesgo y el consumo de energía.
Más información sobre los chips de inteligencia artificial (IA), microchips de ordenador especialmente diseñados que se utilizan en el desarrollo de sistemas de IA.
Descubra cómo la inteligencia artificial, o IA, permite a los ordenadores y máquinas simular la inteligencia humana y las capacidades de resolución de problemas.
Vea cómo la supercomputación, una forma de computación de alto rendimiento, utiliza un potente ordenador para reducir el tiempo total hasta la solución.
Vea cómo la IA generativa, a veces llamada IA gen, crea contenido original, como texto, imágenes, vídeo, audio o código de software, en respuesta a la solicitud o solicitud de un usuario.
Más información sobre el software de código abierto, software desarrollado y mantenido a través de la colaboración abierta y puesto a disposición de cualquier persona de forma gratuita.
Obtenga más información sobre el procesamiento del lenguaje natural (PLN), un subcampo de la informática y la inteligencia artificial (IA) que utiliza el machine learning para que los ordenadores puedan comprender el lenguaje humano y comunicarse con él.