¿Qué es una GPU y qué papel desempeña en la IA?

Una GPU, acrónimo de Graphics Processing Unit (unidad de procesamiento gráfico), es un circuito electrónico especializado que se diseñó originalmente para agilizar la creación de imágenes y vídeos. Sin embargo, su notable capacidad para realizar un gran número de cálculos rápidamente ha hecho que se adopte en diversos campos, como la inteligencia artificial y la computación científica, donde destaca por su capacidad para gestionar tareas que requieren muchos datos y un gran poder de computación.

Las GPUs se fabrican en un oblea de silicio, una fina rodaja circular de silicio altamente purificado. Esta oblea sirve de base sobre la que se graban miles de millones de transistores microscópicos. Estos transistores actúan como puertas en miniatura que controlan el flujo de electricidad y forman los bloques de construcción de los circuitos lógicos de la GPU. Una compleja red de hilos de metal microscópicos, llamados interconexiones, une estos transistores, lo que les permite comunicarse y realizar cálculos. Por último, todo el conjunto se encapsula en un paquete protector hecho de materiales como plástico, cerámica y metal para proteger los delicados circuitos y ayudar a disipar el calor generado durante el funcionamiento.

Las GPUs, con su arquitectura especializada, ocupan un lugar intermedio único entre las CPUs de uso general. 

Mientras que las CPUs, o unidades centrales de procesamiento, destacan en el procesamiento secuencial, es decir, en la gestión de tareas de una instrucción cada vez, las GPUs están diseñadas para procesar varias tareas a la vez. Además, las CPUs suelen ser de bajo coste y son ideales para algunas cargas de trabajo de IA, como la inferencia, mientras que las GPUs son una opción excelente para entrenar o ejecutar modelos muy complejos.

Las GPUs pueden gestionar una gama más amplia de algoritmos y tareas. Esto hace que las GPUs sean más versátiles para los investigadores y desarrolladores que necesiten experimentar con diferentes enfoques de IA o casos prácticos, como el aprendizaje profundo.

Tanto las GPUs como las CPUs son opciones disponibles como parte de la arquitectura de AI Hypercomputer.

Las GPUs funcionan realizando un gran número de operaciones al mismo tiempo. Para ello, cuentan con un gran número de núcleos de procesamiento que pueden trabajar en diferentes partes de una tarea simultáneamente. Esta arquitectura de procesamiento paralelo permite que las GPUs gestionen tareas que las CPUs tardarían mucho más en completar. 

Imagina una tarea que se pueda dividir en miles de pasos más pequeños e independientes. Una GPU puede distribuir estos pasos entre sus numerosos núcleos, lo que permite que se calculen de forma simultánea. Esta capacidad de procesamiento múltiple es lo que da a las GPUs una ventaja significativa sobre las CPUs, especialmente en áreas como el procesamiento de imágenes y vídeos, las simulaciones científicas y, sobre todo, el aprendizaje automático, donde los grandes conjuntos de datos y los algoritmos complejos son la norma.

Las GPUs se han convertido en la herramienta principal de la inteligencia artificial moderna, ya que permiten entrenar y desplegar modelos de IA complejos que sirven para todo, desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural. Su capacidad para realizar un gran número de cálculos a la vez las hace idóneas para las tareas computacionalmente más exigentes que se encuentran en el núcleo de la IA. Las GPUs aceleran el entrenamiento de los modelos de IA, lo que permite a los investigadores y desarrolladores iterar en los modelos más rápidamente y lograr avances en las funciones de IA.

Las GPUs se utilizan para entrenar modelos de IA realizando las complejas operaciones matemáticas que se necesitan para ajustar los parámetros del modelo. El proceso de entrenamiento consiste en alimentar el modelo con grandes cantidades de datos y, a continuación, ajustar sus parámetros para minimizar el error entre las predicciones del modelo y los datos reales. Las GPUs pueden acelerar este proceso al realizar varios cálculos a la vez.

Una vez que se ha entrenado un modelo de IA, se debe ejecutar, a menudo en tiempo real, para hacer predicciones a partir de nuevos datos. Las GPUs también desempeñan un papel fundamental en esta fase de inferencia. Gracias a su capacidad para ejecutar rápidamente los cálculos complejos necesarios para hacer predicciones, las aplicaciones basadas en IA pueden responder a las solicitudes de los usuarios de forma rápida y eficaz. Las GPUs son esenciales para aprovechar las funciones en tiempo real de los modelos de IA, ya sea en un coche sin conductor que toma decisiones en cuestión de segundos o en un bot de chat que ofrece respuestas instantáneas.

Las GPUs son importantes para la IA porque pueden acelerar los procesos de entrenamiento e inferencia. De esta forma, los modelos de IA se desarrollan y despliegan de forma más rápida y eficiente que con las CPUs. A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, la necesidad de GPUs no hace más que aumentar

La mejor GPU para la IA dependerá de la tarea concreta que se vaya a realizar. Por ejemplo, una GPU con una gran cantidad de memoria puede ser más adecuada para inferir modelos de IA de gran tamaño, mientras que una GPU con una velocidad de reloj alta puede ser más adecuada para servir inferencias con baja latencia.