¿Qué es una GPU y cuál es su rol en la IA?

Una GPU, abreviatura de unidad de procesamiento gráfico, es un circuito electrónico especializado diseñado originalmente para acelerar la creación de imágenes y videos. Sin embargo, su notable capacidad para realizar una gran cantidad de cálculos rápidamente llevó a su adopción en diversos campos, incluida la Inteligencia Artificial y la computación científica, donde sobresale en el manejo de tareas intensivas de datos y de procesamiento exigentes.

Las GPU se crean sobre un oblea de silicio, una delgada lámina circular de silicio altamente purificado. Este oblea sirve como base sobre la que se graban miles de millones de transistores microscópicos. Estos transistores actúan como compuertas en miniatura que controlan el flujo de electricidad y forman los componentes básicos de los circuitos lógicos de la GPU. Una red compleja de cables metálicos microscópicos, llamados interconexiones, vinculan estos transistores, lo que les permite comunicarse y realizar cálculos. Por último, todo el conjunto se encierra en una carcasa protectora hecha de materiales como plástico, cerámica y metal para proteger los circuitos delicados y ayudar a disipar el calor generado durante el funcionamiento.

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

Mientras que las CPUs, o unidades centrales de procesamiento, sobresalen en el procesamiento secuencial, que maneja tareas una instrucción a la vez, las GPU están diseñadas para procesar múltiples tareas al mismo tiempo. Además, las CPUs suelen ser de bajo costo y excelentes para algunas cargas de trabajo de IA, como la inferencia, mientras que las GPU son una gran opción para entrenar o ejecutar modelos muy complejos.

Las GPU pueden manejar un rango más amplio de algoritmos y tareas. Esto hace que sean más versátiles para los investigadores y desarrolladores que pueden necesitar experimentar con diferentes enfoques de IA o casos de uso, como el aprendizaje profundo.

Las GPU y las CPUs son opciones disponibles como parte de una arquitectura de AI Hypercomputer.

Las GPU funcionan realizando una gran cantidad de operaciones al mismo tiempo. Para lograrlo, tienen una gran cantidad de núcleos de procesamiento que pueden trabajar en diferentes partes de una tarea de forma simultánea. Esta arquitectura de procesamiento paralelo permite que las GPU manejen tareas que las CPUs tardarían mucho más en completar. 

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

Las GPU se han convertido en la fuerza laboral de la Inteligencia Artificial moderna, ya que permiten el entrenamiento y la implementación de modelos de IA complejos que impulsan todo, desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento de lenguaje natural. Su capacidad de realizar una gran cantidad de cálculos de forma simultánea las hace adecuadas para las tareas de procesamiento exigentes que son la base de la IA. Las GPU aceleran el entrenamiento de modelos de IA, lo que permite a los investigadores y desarrolladores iterar en modelos más rápido y desbloquear avances en las capacidades de IA.

Las GPU se usan para entrenar modelos de IA a través de la realización de operaciones matemáticas complejas que se requieren para ajustar los parámetros del modelo. El proceso de entrenamiento implica alimentar al modelo con grandes cantidades de datos y, luego, ajustar los parámetros del modelo para minimizar el error entre las predicciones del modelo y los datos reales. Las GPU pueden acelerar este proceso realizando múltiples cálculos de forma simultánea.

Una vez que se entrena un modelo de IA, debe ejecutarse, a menudo en tiempo real, para hacer predicciones sobre datos nuevos. Las GPU también desempeñan un papel fundamental en esta fase de inferencia. Su capacidad de ejecutar rápidamente los cálculos complejos necesarios para hacer predicciones permite que las aplicaciones potenciadas por IA respondan a las solicitudes de los usuarios de forma rápida y eficiente. Ya sea que se trate de un vehículo autónomo que toma decisiones en una fracción de segundo o de un chatbot que proporciona respuestas instantáneas, las GPU son esenciales para aprovechar las capacidades en tiempo real de los modelos de IA.

Las GPU son importantes para la IA porque pueden acelerar los procesos de entrenamiento y de inferencia. Esto permite que los modelos de IA se desarrollen y se implementen con mayor rapidez y eficiencia que con las CPU. A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, la necesidad de GPU solo aumentará.

La mejor GPU para la IA dependerá de la tarea específica que se esté realizando. Por ejemplo, una GPU con una gran cantidad de memoria puede ser más adecuada para la inferencia de modelos de IA grandes, mientras que una GPU con una velocidad de reloj alta puede ser más adecuada para la entrega de inferencias de baja latencia.