Una visión de la computación acelerada

¿Qué es la computación acelerada?

La computación acelerada es un enfoque computacional empleado en aplicaciones académicas, de investigación y de ingeniería. Implica la utilización de procesadores dedicados que trabajan en conjunto con CPU tradicionales para lograr cálculos más rápidos. Dado que la computación acelerada combina CPU y otros tipos de procesadores en igual escala, también se denomina computación heterogénea.

Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) se destacan como los procesadores más utilizados. Las unidades de procesamiento de datos (DPU) representan una categoría que emerge rápidamente y que facilita la creación de redes mejoradas y aceleradas. Cada uno, junto con la CPU del host, desempeña un papel distinto en la configuración de un sistema unificado y equilibrado. Un sistema informático acelerado ofrece una rentabilidad general superior y un rendimiento y eficiencia energética mejorados en comparación con un sistema que depende únicamente de una CPU.

La computación acelerada se originó en las computadoras personales y maduró en las supercomputadoras. Se emplea en computadoras personales, teléfonos inteligentes y servicios en la nube. Hoy en día, tanto los sistemas comerciales como los técnicos adoptan la computación acelerada para manejar trabajos como el aprendizaje automático, el análisis de datos, las simulaciones y las visualizaciones.

¿Cómo se desarrolló la computación acelerada?

Los coprocesadores, hardware especializado diseñado para mejorar el rendimiento de una CPU host, tienen una presencia desde hace mucho tiempo en las computadoras. Su importancia surgió alrededor de 1980 con la introducción de los procesadores de punto flotante, que otorgaron capacidades matemáticas avanzadas a las PC. La década siguiente fue testigo del aumento de la demanda de aceleradores de gráficos impulsado por el floreciente ámbito de los videojuegos y las interfaces gráficas de usuario.

• En 1999, NVIDIA marcó un momento crucial con el lanzamiento de la GeForce 256, el chip inaugural dedicado a descargar tareas clave de renderizado 3D de la CPU. Este hito también incluyó el uso pionero de cuatro canales de gráficos para procesamiento simultáneo, y NVIDIA acuñó el término "unidad de procesamiento de gráficos" (GPU), estableciendo una nueva categoría de aceleradores de computadora.

• En 2006, NVIDIA había vendido con éxito 500 millones de GPU. Al mismo tiempo, algunos investigadores comenzaron a crear código para aprovechar las potentes capacidades de las GPU para tareas que superaban las capacidades de las CPU. Bajo el liderazgo de Lan Buck, se introdujo CUDA, un modelo de programación destinado a aprovechar los motores de procesamiento paralelo dentro de las GPU para diversas tareas.

• En colaboración con un procesador G80 en 2007, CUDA impulsó una nueva serie de GPU NVIDIA, llevando la informática acelerada a una gama cada vez mayor de aplicaciones industriales y científicas.

Esta línea de GPU centradas en centros de datos se amplía periódicamente con nuevas arquitecturas que llevan el nombre de innovadores, como Tesla, Pascal, Volta y Ampere. En todo el panorama global, los expertos en informática de alto rendimiento emplearon GPU para construir sistemas HPC acelerados, liderando esfuerzos científicos innovadores. Sus esfuerzos hoy abarcan diversos campos, que van desde el estudio astrofísico de los agujeros negros hasta la secuenciación del genoma y más.

¿Por qué es importante la computación acelerada?

Computación acelerada e inteligencia artificial en la era moderna

En la era de la inteligencia artificial, la computación acelerada juega un papel crucial. Es una de las técnicas clave que permite el florecimiento de modelos de aprendizaje profundo al proporcionar potencia informática eficiente. En el campo del aprendizaje automático, el entrenamiento de modelos es una tarea computacional intensiva. El uso de dispositivos informáticos acelerados, especialmente GPU, puede reducir significativamente el tiempo necesario para el entrenamiento del modelo, acelerando la iteración del algoritmo y el proceso de optimización. La IA, a su vez, sirve como un aliado vital en el desarrollo de la computación acelerada. Empresas como American Express lo emplean para prevenir el fraude con tarjetas de crédito, mientras que las empresas de telecomunicaciones están explorando la inteligencia artificial para ofrecer servicios 5G inteligentes.

Mejora de la eficiencia energética

La computación acelerada también puede contribuir a mejorar la eficiencia energética. La CPU y otros aceleradores especializados están diseñados para manejar cargas de trabajo específicas de manera más eficiente que las CPU de uso general, lo que a menudo reduce el consumo de energía por cálculo. Por ejemplo, las GPU ofrecen una eficiencia energética 42 veces mayor en la inferencia de IA que las CPU. Ciertamente, la transición de todos los servidores de IA implementados globalmente de sistemas solo con CPU a sistemas acelerados por GPU podría generar ahorros de energía anuales de nada menos que 10 billones de vatios-hora. Esta equivalencia se traduce en el consumo de energía de aproximadamente 1,4 millones de hogares en un año (consulte la imagen a continuación para obtener una representación visual).

Resumen

La computación acelerada está transformando el panorama tecnológico, alterando los paradigmas informáticos convencionales y anunciando una nueva era de innovación. En el campo de la inteligencia artificial y la informática de alto rendimiento, la informática acelerada suele utilizar procesadores dedicados (como las GPU) para aumentar la velocidad informática y utiliza AI switches para conectar y coordinar múltiples dispositivos informáticos para lograr un intercambio y una comunicación de datos eficientes. Desde la inteligencia artificial y la informática de vanguardia hasta la exploración científica y la atención sanitaria, la informática acelerada está preparada para dejar un impacto duradero en el futuro de la tecnología. Impulsa avances y desbloquea potenciales que antes se consideraban inalcanzables, dando forma a una trayectoria de progreso en diversos ámbitos.