Acelerador de Inteligencia Artificial: Qué es y por qué es importante
Aunque la inteligencia artificial (IA) ha barrido prácticamente todos los segmentos de nuestras vidas, el requisito previo de una potencia de procesamiento cada vez mayor ha sentado las bases. De hecho, las CPU tradicionales se atascan cuando se trata de un alto volumen de cálculo requerido por intrincados algoritmos de inteligencia artificial.
De ahí la necesidad de los aceleradores de inteligencia artificial, que actúan literalmente como héroes discretos en segundo plano, permitiendo los increíbles avances que se están produciendo hoy en día con la inteligencia artificial.
¿Qué es un acelerador de inteligencia artificial?
Un acelerador de inteligencia artificial es un componente de hardware, a veces también llamado procesador de aprendizaje profundo o unidad de procesamiento neuronal, diseñado a nivel de circuito para acelerar drásticamente el procesamiento de cargas de trabajo de inteligencia artificial. Estas cargas de trabajo normalmente tienen tareas como el entrenamiento y la inferencia de aprendizaje automático, donde se deben analizar cantidades masivas de datos para entrenar modelos de inteligencia artificial o hacer predicciones basadas en los modelos construidos.
Las CPU tradicionales se han creado pensando en fines generales -el procesamiento de todo tipo de tareas-, pero no están optimizadas según los requisitos de los algoritmos de inteligencia artificial. Por otro lado, los aceleradores de inteligencia artificial se diseñan utilizando la arquitectura pertinente que hará que ejecuten los cálculos relacionados con la inteligencia artificial muchas veces más rápido y de forma eficiente.
¿Por qué aceleradores de inteligencia artificial?
Una serie de razones de peso apuntan a por qué los aceleradores de inteligencia artificial son el futuro en el avance de la inteligencia artificial:
Mayor velocidad de procesamiento
Los aceleradores de inteligencia artificial pueden ir mucho más rápido que una CPU a la hora de ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial. Esto significa que el entrenamiento de los modelos es más rápido, la obtención de resultados es más rápida y, ahora, los modelos más grandes y complejos con conjuntos de datos más grandes también se gestionarán mucho más rápido.
Mayor eficiencia energética
Los aceleradores de inteligencia artificial están diseñados para ser más eficientes energéticamente en comparación con cualquier unidad central de procesamiento en lo que respecta al manejo de tareas de inteligencia artificial. Esto se traducirá en una reducción de costes para cualquier empresa interesada en ejecutar soluciones de inteligencia artificial y en una disminución del impacto sobre el medio ambiente.
Utilización en tiempo real
Los aceleradores de inteligencia artificial están diseñados teniendo en cuenta la velocidad y la eficiencia a la hora de ejecutar modelos de inteligencia artificial en tiempo real. Esto es lo que permite la utilización de vehículos autónomos, sistemas de reconocimiento facial y robots inteligentes.
Escalabilidad para un uso intensivo de recursos
Los aceleradores de inteligencia artificial pueden integrarse en diferentes configuraciones y, por lo tanto, escalarse para satisfacer los requisitos de procesamiento cada vez mayores de la utilización de inteligencia artificial compleja.
Tipos de aceleradores de inteligencia artificial
El mundo de los aceleradores de inteligencia artificial está cambiando rápidamente y existen diferentes tipos que se explican por su capacidad de servicio en relación con las necesidades existentes. Estos son
Unidades de procesamiento gráfico (GPU)
No se diseñaron específicamente para la inteligencia artificial, pero se han adaptado en virtud de sus capacidades de procesamiento paralelo y, por lo tanto, funcionan adecuadamente con las necesidades de la inteligencia artificial. Se trata de una de las opciones favoritas de los desarrolladores que trabajan en inteligencia artificial debido a la base infraestructural ya existente y a su relativa asequibilidad en comparación con otras.
Unidades de procesamiento tensorial (TPU)
Esta unidad de procesamiento está diseñada únicamente para ejecutar inteligencia artificial -empresas como Google han desarrollado TPU exclusivamente para este fin-, procesadores extremadamente especializados y, por tanto, bastante eficientes a la hora de ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo.
Matrices de puertas programables (FPGA)
Estos chips son programables para ofrecer flexibilidad en el diseño de hardware, y es relativamente fácil adaptar la arquitectura para tareas especiales de inteligencia artificial. Aunque son un poco menos conocidos, a menudo exigen conocimientos especiales de programación.
ASIC
Este tipo de chips diseñados a medida tienen el potencial de lograr un rendimiento y una eficiencia superiores para la utilización de la inteligencia artificial. Sin embargo, los costes de desarrollo iniciales suelen ser elevados.
Futuro de los aceleradores de inteligencia artificial
Con el entorno en constante cambio ante una utilización cada vez más sofisticada, intensiva en datos y exigente, en el futuro habrá una necesidad sin precedentes de aceleradores de inteligencia artificial potentes y, al mismo tiempo, eficientes.
Entre las áreas que muestran potencial de desarrollo en el futuro se encuentra la computación heterogénea. Esto permitiría aprovechar al máximo los distintos tipos de aceleradores y sus puntos fuertes en un solo sistema para obtener el máximo rendimiento.
Computación neuromórfica
Paradigma informático inspirado en el cerebro, la computación neuromórfica prevé un hardware estructurado y funcional al sistema nervioso -más eficiente, potencialmente- incluso para el manejo de la inteligencia artificial.
Especializarse para una utilización particular
Los aceleradores de inteligencia artificial podrían seguir más allá de la utilización específica y así ser un motor que entra en dispositivos específicamente diseñados para realizar una tarea específica.
El verdadero impacto de los aceleradores de inteligencia artificial
Los aceleradores de inteligencia artificial no son básicamente hardware, y ellos mismos funcionan como motores principales que impulsan aún más las capacidades de la inteligencia artificial. Por naturaleza, la «aceleración» de la inteligencia artificial significa un desarrollo más rápido y una implantación más veloz, lo que presiona la innovación acelerada en aspectos como la salud, las finanzas, la fabricación y el transporte.
Estas tecnologías, si bien crean canales para futuros usos indebidos a través de la inteligencia artificial, al mismo tiempo contribuyen al avance de otras tecnologías relacionadas en el ámbito de la seguridad y la explicabilidad. Los aceleradores de la inteligencia artificial encierran una variedad de potenciales que pueden ayudar a construir un futuro beneficioso para todos.
Por último, hemos preparado para usted las preguntas más frecuentes y sus respuestas
¿Qué es un acelerador de inteligencia artificial?
Hardware o software especializado que acelera los cálculos de inteligencia artificial. Por lo general, operan en áreas de aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento de datos.
¿Por qué son importantes los aceleradores de inteligencia artificial?
Constituyen la espina dorsal del tratamiento de tareas sofisticadas de inteligencia artificial de forma eficiente, lo que permite mejorar los tiempos de procesamiento, reducir el consumo de energía y hacer que las aplicaciones de inteligencia artificial funcionen más a su capacidad en distintos dispositivos.
Cómo funcionan los aceleradores de inteligencia artificial
Están diseñados para el procesamiento en paralelo de las grandes operaciones matriciales y vectoriales típicas de las cargas de inteligencia artificial. Como tales, son capaces de procesar varios de estos puntos de datos simultáneamente, lo que contrasta con la CPU tradicional, que maneja sus tareas de forma secuencial.
¿Cuáles son algunas de las ventajas asociadas a los aceleradores de inteligencia artificial?
Algunas de las ventajas de los aceleradores de inteligencia artificial son el alto rendimiento en inteligencia artificial, la baja latencia en aplicaciones de inteligencia artificial y el manejo de modelos de inteligencia artificial más grandes y complejos, junto con una reducción de la potencia.
