¿Por qué las GPU son tan cruciales para la IA?

Las GPU han sido llamadas los metales de la Tierra rara (incluso el oro) de la inteligencia artificial, porque son fundamentales para la era de la IA generativa actual. Entonces, ¿por qué las GPU ocupan un lugar tan alto en el desarrollo de la IA?

La introducción de la GPU

¿Qué es la GPU?

Una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) es un chip de computadora que genera gráficos e imágenes mediante la realización de cálculos matemáticos rápidos. Las GPU se utilizan tanto para informática profesional como personal. Originalmente, las GPU eran responsables de la renderización de imágenes, animaciones y vídeos 2D y 3D, pero ahora tienen un rango de uso más amplio, especialmente en IA.

La aplicación de GPU

Un dispositivo electrónico con una GPU integrada o discreta puede representar sin problemas gráficos y contenido de vídeo en 3D, lo que lo hace adecuado para aplicaciones de visión de IA. Las GPU modernas también están adaptadas a una variedad más amplia de tareas para las que fueron diseñadas originalmente, en parte porque son más programables que en el pasado. Algunas de las aplicaciones más populares de GPU incluyen las siguientes:

• Acelerar la renderización de aplicaciones de gráficos 2D y 3D en tiempo real.

• Edición de vídeo y creación de contenidos de vídeo.

• Gráficos de videojuegos.

• Acelerar aplicaciones de ML como el reconocimiento de imágenes y la detección y reconocimiento facial.

• Entrenamiento de redes neuronales de aprendizaje profundo.

¿Cómo funcionan las GPU?

Las GPU funcionan mediante un método llamado procesamiento paralelo, donde varios procesadores manejan partes separadas de una sola tarea. Una GPU también tendrá su RAM para almacenar los datos que está procesando. Esta RAM está diseñada específicamente para contener grandes cantidades de información que ingresan a la GPU para casos de uso de gráficos muy intensivos.

Para aplicaciones de gráficos, la CPU envía instrucciones a la GPU para dibujar el contenido gráfico en la pantalla. La GPU ejecuta las instrucciones en paralelo y a altas velocidades para mostrar el contenido en el dispositivo, un proceso conocido como canal de renderizado o gráficos.

GPU frente a CPU: ¿Cuál es más adecuada para la IA?

Una GPU contiene cientos o miles de núcleos, lo que permite la computación paralela y una salida de gráficos ultrarrápida. Las GPU también incluyen más transistores que las CPU.

Debido a su velocidad de reloj más rápida y menos núcleos, la CPU es más adecuada para abordar tareas diarias de un solo subproceso que las cargas de trabajo de IA. Mientras que la GPU maneja cálculos matemáticos y geométricos más difíciles. Esto significa que la GPU puede proporcionar un rendimiento superior para el entrenamiento y la inferencia de IA y, al mismo tiempo, beneficiarse de una amplia gama de cargas de trabajo informáticas aceleradas.

¿Por qué es importante la GPU para la IA hoy en día?

Las GPU desempeñan un papel importante en la IA actual y proporcionan el máximo rendimiento para el entrenamiento y la inferencia de IA. También ofrecen importantes beneficios en una amplia gama de aplicaciones que exigen computación acelerada. Hay tres funciones clave de las GPU para lograr estos resultados.

GPU emplea procesamiento paralelo

El modelo de IA consta principalmente de capas y capas de ecuaciones de álgebra lineal. Cada ecuación refleja la posibilidad de que un dato esté asociado con otro. Por su parte, las GPU incluyen miles de núcleos, que son pequeñas calculadoras que funcionan en paralelo para dividir los cálculos que componen un modelo de IA, proporcionando potencia informática eficiente para las cargas de trabajo de IA. Además, los núcleos de GPU se actualizan constantemente para satisfacer las necesidades cambiantes de los modelos de IA.

Complejidad del modelo y expansión del sistema

La complejidad de los modelos de IA aumenta a un ritmo sorprendente: 10 veces cada año. El último modelo de lenguaje grande (LLM) de vanguardia, GPT-4, abarca más de un billón de parámetros, lo que sirve como medida de su notable densidad matemática. Los sistemas GPU han afrontado hábilmente este desafío en evolución colaborando de manera efectiva. Se amplían sin esfuerzo a niveles de supercomputación, utilizando rápidas interconexiones NVLink y las robustas redes Quantum InfiniBand.

Pila de software de GPU amplia y profunda

Desde 2007, los softwares de GPU NVIDIA en constante expansión han surgido para permitir todos los aspectos de la IA, desde funciones avanzadas hasta aplicaciones de alto nivel. El lenguaje de programación CUDA y la biblioteca de aprendizaje profundo cuDNN-X sirven como base para que los desarrolladores creen software como NVIDIA NeMo. Permite a los usuarios crear, configurar y realizar inferencias sobre sus propios modelos de IA generativa. Muchos de estos elementos están disponibles como software de código abierto, lo cual es imprescindible para los desarrolladores de software. Además, los principales proveedores de servicios en la nube ofrecen cada vez más API y servicios en NVIDIA DGX Cloud.

La contribución de la GPU al desarrollo de la IA

El reciente informe del grupo de IA centrada en las personas de Stanford destaca el extraordinario aumento de 7.000 veces en el rendimiento de la GPU desde 2003, con una notable relación precio-rendimiento 5.600 veces mayor. Las GPU se han convertido en la plataforma informática predominante para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje automático, contribuyendo significativamente a los avances de la IA en los últimos años. En particular, los principales modelos de IA de los últimos cinco años se han entrenado en GPU, como lo ejemplifica el éxito de ChatGPT, un gran modelo de lenguaje que presta servicios a más de 100 millones de usuarios.

El brillante futuro de las GPU en IA

El impacto previsto de la IA en la economía global es significativo: McKinsey estima que la IA generativa podría contribuir anualmente entre 2,6 y 4,4 billones de dólares en varios sectores. Dentro de este panorama transformador, las GPU se destacan como facilitadores cruciales, que desempeñan un papel fundamental en la optimización del rendimiento y el impulso de la innovación.