La IA, a menudo la describimos como una revolución del software, ¡y lo es! Desde avances en redes neuronales y transformadores hasta grandes modelos de lenguaje, es fácil suponer que estos algoritmos inteligentes son responsables del progreso que hemos visto en los últimos años.
Pero hoy quiero arrojar luz sobre cómo la IA moderna sólo es posible gracias a los avances en el hardware.
Entrenar un modelo de lenguaje grande implica realizar billones de operaciones matemáticas en grandes conjuntos de datos. Generar una imagen a partir de un mensaje de texto requiere miles de millones de cálculos en tan solo unos segundos. Ejecutar IA en un teléfono inteligente requiere que los cálculos se completen rápidamente y con un mínimo de energía.
El hardware informático tradicional no fue diseñado para eso. Pero a medida que los modelos de IA crecieron y se volvieron más exigentes desde el punto de vista computacional, se necesitaron nuevas arquitecturas de hardware para ejecutar estos modelos. Hoy en día, las CPU, GPU, TPU y NPU desempeñan papeles importantes en el mundo de la IA.
En este artículo, exploraremos el hardware que impulsa la IA moderna y explicaremos por qué se necesitan diferentes procesadores para diferentes tareas.
Por qué la IA necesita hardware especializado
Para comprender por qué la IA necesita un hardware especial, retrocedamos un paso y pensemos en lo que sucede durante el aprendizaje automático. En esencia, entrenar una red neuronal implica realizar repetidamente operaciones matemáticas en una colección de números. La mayoría de estas operaciones implican multiplicaciones de matrices y productos tensoriales que deben ejecutarse millones o miles de millones de veces.
Esto difiere significativamente de otras aplicaciones de software. Por ejemplo, un navegador web dedica gran parte de su tiempo a responder a las entradas del usuario y a cargar recursos. Las aplicaciones de IA, por otro lado, a menudo implican aplicar la misma operación a grandes cantidades de datos.
Entonces, para que la IA funcione bien, necesita realizar muchos cálculos al mismo tiempo. Esta necesidad de computación paralela llevó al desarrollo de hardware especializado optimizado para la IA.
Entonces, ¡hablemos de hardware!
CPU: ¡el OG de uso general!
Si vamos a hablar de hardware, debemos comenzar con el OG: la Unidad Central de Procesamiento (CPU). Las CPU son la base de la informática moderna. Cada computadora portátil, teléfono inteligente, estación de trabajo y servidor depende de una CPU para ejecutar las operaciones del sistema.
Debido a que las CPU son generales, están diseñadas para brindar flexibilidad. Pueden ejecutar eficientemente una amplia variedad de instrucciones y cambiar rápidamente entre tareas. Una forma de pensar en una CPU es como un generalista altamente capacitado. Puede realizar muchos trabajos diferentes y adaptarse a los requisitos cambiantes.
Para respaldar esto, las CPU suelen contener una pequeña cantidad de núcleos potentes. Les da la opción de ejecutar sistemas operativos, administrar la memoria, manejar las interacciones del usuario, coordinar aplicaciones de software y ejecutar procesos de toma de decisiones.
Aunque las CPU son bastante potentes, no están optimizadas para realizar la misma operación en miles o millones de puntos de datos al mismo tiempo. Lo que significa que, para las cargas de trabajo de IA, esto se convierte en una limitación.
Aunque las CPU siguen siendo componentes esenciales de los sistemas de IA, normalmente coordinan y respaldan los cálculos de la IA en lugar de realizar la mayor parte del pesado trabajo matemático.
En los procesos de IA modernos, las CPU se utilizan para cargar y preprocesar datos, coordinar la comunicación entre dispositivos de hardware, gestionar flujos de trabajo de capacitación y programar tareas computacionales.
GPU: el motor detrás de la revolución del aprendizaje profundo
Si hay una pieza de hardware más estrechamente asociada con la IA moderna, es la Unidad de procesamiento de gráficos (GPU).
Las GPU se desarrollaron originalmente para representar gráficos en videojuegos y aplicaciones de visualización. Renderizar una imagen implica realizar cálculos similares en millones de píxeles, lo que lo convierte en un proceso inherentemente paralelo. Para ello, se diseñaron GPU con miles de núcleos de procesamiento más pequeños que pueden ejecutar muchas operaciones simultáneamente.
Los investigadores pronto reconocieron que las redes neuronales utilizan patrones computacionales similares. Entrenar una red neuronal implica realizar repetidamente multiplicaciones de matrices en grandes conjuntos de datos. Debido a que estas operaciones se pueden distribuir en muchos núcleos, las GPU son muy buenas para el aprendizaje profundo.
Entonces, las CPU priorizan la flexibilidad mientras que las GPU priorizan el rendimiento. Esta diferencia transformó la forma en que solíamos pensar sobre la investigación de la IA. Tareas que antes tardaban semanas o meses en completarse ahora se completan en días u horas.
Muchos de los modelos de IA más avanzados de la actualidad se entrenan utilizando clústeres que contienen cientos o miles de GPU que trabajan juntas. La revolución del aprendizaje profundo no fue impulsada únicamente por mejores algoritmos. Fue habilitado por hardware capaz de ejecutar eficientemente esos algoritmos a escala.
TPU: hardware diseñado específicamente para IA
Entonces, las GPU se adaptaron a la IA y ¡un nuevo jugador entró en escena! Unidades de procesamiento tensorial (TPU). Google desarrolló los TPU para acelerar las operaciones tensoriales que son comunes en las redes neuronales.
En lugar de admitir una amplia gama de tareas computacionales, las TPU se especializan en un conjunto más pequeño de operaciones comúnmente utilizadas durante la capacitación en aprendizaje automático. Debido a esta especialización, las TPU ofrecen muchas ventajas, como alto rendimiento, eficiencia energética mejorada, reducción de gastos generales y optimización para aplicaciones de aprendizaje automático.
A medida que las cargas de trabajo de IA se vuelven más importantes, los diseñadores de hardware se están alejando de arquitecturas puramente de propósito general y adoptando procesadores optimizados para aplicaciones específicas. Hoy en día, las TPU se utilizan ampliamente dentro del ecosistema de nube de Google y han contribuido a entrenar algunos de los modelos de IA más grandes del mundo.
NPU: hacer realidad la IA
No todas las cargas de trabajo de IA ocurren dentro de los centros de datos. De hecho, muchas aplicaciones de IA ahora se ejecutan directamente en dispositivos personales. Ejecutar la IA localmente es beneficioso porque reduce la latencia, mejora la privacidad y reduce la dependencia de la conectividad en la nube.
Para respaldar esto, los fabricantes introdujeron Unidades de Procesamiento Neural (NPU). Las NPU son procesadores especializados diseñados principalmente para la inferencia de IA. A diferencia de las GPU, que a menudo se centran en el entrenamiento a gran escala, las NPU priorizan la ejecución energéticamente eficiente de los modelos entrenados.
Esto los hace particularmente valiosos para las aplicaciones informáticas modernas. Por ejemplo, cuando un teléfono inteligente mejora una foto, realiza reconocimiento de voz o traduce texto en tiempo real, el cálculo puede ejecutarse directamente en una NPU.
A medida que la IA se integre cada vez más en los dispositivos de consumo, es probable que las NPU se vuelvan tan comunes como las CPU y las GPU.
Poniéndolo todo junto
Los sistemas de IA modernos rara vez dependen de un único componente de hardware. En cambio, combinan múltiples tecnologías especializadas, cada una diseñada para una función particular.
¡La elección del hardware depende en gran medida de la tarea que se realice! Lo que significa que no existe un único “mejor” procesador de IA.
Las diferentes tareas de IA tienen diferentes requisitos computacionales y los sistemas modernos se diseñan combinando múltiples componentes de hardware que se complementan entre sí.
Pensamientos finales
El rápido progreso de la IA a menudo se atribuye a avances en los algoritmos, pero el hardware ha desempeñado un papel igualmente importante, ¡y lo ha desempeñado entre bastidores!
Las CPU sentaron las bases de la informática moderna. Las GPU permitieron el aprendizaje profundo a gran escala. Las TPU nos mostraron las ventajas del hardware diseñado específicamente para el aprendizaje automático. Y las NPU están llevando la IA directamente a los dispositivos personales.
Comprender estos componentes de hardware proporciona una gran comprensión de cómo funcionan los sistemas de IA modernos y por qué han avanzado tan rápidamente durante la última década. Y a medida que la IA continúa evolucionando, los avances futuros pueden depender tanto de las innovaciones en hardware y memoria como de las mejoras en los propios algoritmos.