Acelerador de IA: La herramienta para revolucionar los negocios
A medida que la demanda de IA continúa creciendo en diversos sectores, la evolución y la adopción generalizada de aceleradores de IA subrayan su papel crucial en la configuración del futuro de la computación inteligente.
Estos representan un avance fundamental en el campo de la inteligencia artificial, pues mejoran significativamente el rendimiento y la eficiencia de las cargas de trabajo. A continuación, analizamos sus características, beneficios y ejemplos.
¿Qué es un acelerador de AI?
Un acelerador de IA es un hardware diseñado para mejorar el rendimiento y la eficiencia de los algoritmos y aplicaciones de inteligencia artificial, Deep Learning y Machine Learning.
Son capaces de realizar cálculos intensivos de manera más rápida y eficiente que los procesadores convencionales y pueden presentarse en diferentes formas, como tarjetas de procesamiento gráfico (GPU), unidades procesamiento tensorial (TPU), circuitos integrados específicos de aplicación (ASIC) o sistemas FPGA programables.
La función principal de estos aceleradores es agilizar el procesamiento de los modelos y algoritmos de ML, permitiendo una ejecución más rápida y eficiente. Esto hace que sean especialmente útiles en aplicaciones donde el tiempo de respuesta en tiempo real es fundamental, como el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes, la traducción automática, la conducción autónoma, etc.
Estos aceleradores suelen utilizarse en combinación con sistemas o infraestructuras de computación más grandes, como servidores o centros de datos, con el objetivo de potenciar el rendimiento en tareas de IA. De hecho, también puede ofrecer interfaces y herramientas de programación específicas para facilitar el desarrollo y la implementación de algoritmos de IA.
Tipos de aceleradores de IA
Los aceleradores se dividen en dos arquitecturas según su función: para centros de datos y para entornos de computación de borde. Los primeros requieren una arquitectura altamente escalable y chips de gran tamaño, mientras que los segundos se centran más en la eficiencia energética y la capacidad de ofrecer resultados casi en tiempo real.
Integradores a escala
La integración a escala, o WSI, es un proceso para construir redes de chips de IA extremadamente grandes en un solo chip “super” para reducir los costos y acelerar el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo.
Unidades nucleares o NPU
Las NPU son aceleradores de IA para el Deep Learning y las redes neuronales, y los requisitos de procesamiento de datos exclusivos de estas cargas de trabajo.
Pueden procesar grandes cantidades de datos más rápido que otros chips, así como realizar una amplia gama de tareas de IA asociadas con el ML, como el reconocimiento de imágenes y las redes neuronales detrás de aplicaciones populares como ChatGPT.
GPU
Las GPU se utilizan en una gran variedad de dispositivos, incluidas tarjetas de vídeo, placas base y teléfonos móviles.
Sin embargo, debido a sus capacidades de procesamiento en paralelo, también se utilizan cada vez más en el entrenamiento de modelos de IA.
Matrices de puertas programables en campo
Las FPGA son aceleradores altamente personalizables que dependen de conocimientos especializados para ser reprogramados con un propósito específico.
A diferencia de otros aceleradores, tienen un diseño único que se adapta a una función específica, que a menudo tiene que ver con el procesamiento de datos en tiempo real. Además, son reprogramables a nivel de hardware, lo que permite un nivel de personalización mayor.
Circuitos integrados de aplicación específica
Los ASIS están diseñados con un propósito o una carga de trabajo específicos en mente, como el Deep Learning.
A diferencia de los FPGA, no se pueden reprogramar, pero como están construidos con un propósito singular, suelen tener un mejor rendimiento que otros aceleradores de uso más general.
¿Por qué son importantes los aceleradores de IA?
A medida que la industria se expande hacia nuevas aplicaciones y campos, los aceleradores de IA son fundamentales para acelerar el procesamiento de los datos necesarios para crear aplicaciones de IA a escala.
Sin aceleradores de IA, las matrices de puertas programables en campo (FPGA) y los circuitos integrados específicos de la aplicación (ASIC) para acelerar el Deep Learning, los avances en IA tardarían mucho más y serían más costosos. Por ello, los aceleradores de IA son superiores a sus homólogos más antiguos en tres aspectos fundamentales: velocidad, eficiencia y diseño.
Algunas de sus características principales son:
- Optimización de rendimiento: los aceleradores están diseñados para realizar cálculos intensivos de manera eficiente y rápida, por lo que ejecutan los algoritmos de IA de forma más eficiente que los procesadores convencionales.
- Paralelismo y capacidad de cómputo masivo: pueden realizar operaciones en paralelo, lo que permite procesar grandes volúmenes de datos y realizar cálculos complejos de manera más rápida, así se puede acelerar el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA.
- Especialización en tareas de IA: están optimizados para realizar tareas como el procesamiento de imágenes, el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural.
- Eficiencia energética: pueden hacer cálculos de manera más eficiente en términos de consumo de energía en comparación con los procesadores convencionales.
- Interfaces y herramientas específicas: suelen proporcionar interfaces y herramientas que facilitan el desarrollo y la implementación de algoritmos de IA en el hardware acelerador.
Retos a los que se enfrentan los aceleradores de IA
Como hemos explicado a lo largo del artículo, los aceleradores de IA son un pilar fundamental a la hora de desarrollar y escalar las aplicaciones que usan esta tecnología, pero, la industria también se enfrenta a algunos desafíos:
- La mayoría se fabrican exclusivamente en Taiwán: el 60% de los semiconductores y el 90% de los chips avanzados del mundo se fabrican en Taiwán y, la mayor empresa de hardware de IA en el mundo, Nvidia, depende casi en exclusiva de una empresa.
- Algunos modelos de IA se están desarrollando más rápido que el diseño de aceleradores: los modelos más potentes actuales requieren de más potencia computacional que los anteriores y, muchas veces, el ritmo de innovación en el diseño de chips no sigue el ritmo de la innovación que se produce en los modelos de IA. Por ello hay empresa que están explorando áreas como la computación en memoria y el rendimiento y fabricación mejorados con algoritmos de IA para aumentar la eficiencia.
- Necesitan más potencia: los aceleradores son pequeños, lo que dificulta dirigir la cantidad de energía necesaria para alimentarlos. Por ello se necesitan avances en las arquitecturas de suministro de energía (PDN) detrás de los aceleradores de IA.
Aceleradores de IA: Casos de uso
Los aceleradores de IA juegan un papel crucial en el desarrollo de nuevas aplicaciones, ya sea en la robótica, los satélites, los smartphones, las computadoras, etc. algunos de los ejemplos de cómo se utilizan son:
Vehículos autónomos
Los aceleradores pueden capturar datos casi en tiempo real, lo que hace que sean fundamentales en el desarrollo de automóviles autónomos o drones.
Sus capacidades de procesamiento paralelo son únicas, lo que les permite procesar e interpretar datos de cámaras, sensores y procesarlos para que los vehículos puedan reaccionar a su entorno.
Por ejemplo, cuando un vehículo autónomo llega a un semáforo, los aceleradores agilizan el procesamiento de los datos de los sensores, permitiendo leer la señal de tráfico y la posición de otros vehículos.
LLMs
Los modelos de lenguaje de gran tamaño dependen de los aceleradores para que les ayuden a desarrollar su capacidad de comprender y generar lenguaje natural.
El procesamiento paralelo ayuda a acelerar los procesos en las redes neuronales, optimizando el rendimiento de aplicaciones de IA de vanguardia, como la IA generativa y los chatbots.
Robótica
Los aceleradores son fundamentales para el desarrollo de la industria robótica debido a sus capacidades de ML y visión artificial.
A medida que se desarrollen robots mejorado con IA, los aceleradores seguirán desempeñando un papel crucial en el desarrollo de sus capacidades para detectar entornos y reaccionar a ellos con la misma velocidad y precisión que un ser humano.
Computación e IA de borde
Los aceleradores de IA permiten que las tareas de ML se ejecuten en el borde, en lugar de trasladar los datos a un centro de datos para su procesamiento. Esto reduce la latencia y la eficiencia energética en muchas aplicaciones de IA.
Ejemplo de acelerador de IA: Viawind
Son muchos los casos de uso de los que poder beneficiarse con un acelerador de IA, y uno de ellos es Viawind, una simulación 3D que hemos creado en Plain Concepts a partir de fotografías reales y sustentada en cálculos matemáticos. El visor, basado en nuestro motor gráfico Evergine, anticipa el estudio paisajístico en 3D, creando simulaciones ultra realistas de Asset Digital Twin de los aerogeneradores. Estos gemelos digitales son utilizados para jugar con las variables y ver el impacto visual en un formato online, que facilita la toma de decisiones del mundo real.
Tenemos en cuenta todas las variables, incluidas las rotaciones de los molinos según la mejor perspectiva del viento, la rotación de la tierra o los puntos clave de la costa para que la visualización sea relista y objetiva.
Se trata, por tanto, de una simulación 3D que muestra la visión más fiable, realista y científicamente rigurosa de cómo será el proyecto y cómo se adaptará al entorno. De hecho, resuelve los grandes problemas a los que se enfrentan las empresas energéticas a la hora de participar en una licitación:
- Elimina imprecisiones y aproximaciones
- Informa con precisión al público y a las partes interesadas sobre el posible impacto
- Reduce el tiempo del proceso
- Detecta rápidamente los impactos negativos para corregirlos
- Garantiza el cumplimiento de la legislación local
- Mejora la ratio de aprobación y los tiempos de aprobación
- Y muchos más
La combinación inteligente de reconstrucciones 3D usando Evergine combinado con modelos de IA nos permite acelerar y perfeccionar el desarrollo de simulaciones de impacto visual para un parque eólico. En concreto el uso de modelos de IA es fundamental en dos aspectos fundamentales:
- Segmentación de las imágenes panorámicas para detectar el océano, el cielo y elementos como la costa y las montañas. Esto permite automatizar la generación de elementos que ocluyan a los generadores, como el horizonte marítimo, las montañas y objetos en primer plano (farolas, edificios, etc.).
- Simulación nocturna que transforma una fotografía panorámica tomada durante el día para mostrar cómo se vería de noche. Además de aplicar una gama cromática adecuada, incorpora elementos nocturnos, como un cielo estrellado, para mejorar la fidelidad visual.
Los puntos clave de mejora en cuestiones de automatización y fidelidad en la simulación son:
- El uso avanzado de información geográfica y etiquetado de imágenes nos permite posicionar automática e inmediatamente la posición y dimensión de todos los generadores en cualquier imagen panorámica partiendo de pocos datos de información
- Usando Evergine e indicando pocos parámetros del modelo de los aerogeneradores, se puede generar la apariencia de dichos elementos perfectamente realista, incluyendo la iluminación del día y hora que se tomó la imagen, así como la orientación de las turbinas en función del viento. Estos elementos tradicionalmente requieren de un equipo de diseño 3D y render especializado. Con nuestra tecnología y usando Evergine, esta tarea se realiza en cuestión de segundos.
- El uso de IA para procesar y segmentar la imagen permite entender la escena que se está simulando, permitiendo integrar mejor los aerogeneradores en la escena (ocultándose detrás de elementos de la imagen tales como montañas, infraestructuras o el propio horizonte marino). Esta tarea se hace tradicionalmente de forma manual por artistas gráficos. En Viawind se realiza automáticamente.
- Aplicar la IA en emular imágenes nocturnas evita la toma de imágenes nocturnas por parte de un fotógrafo en la localización real.
Un Acelerador de IA a tu medida
En Plain Concepts contamos con el Acelerador del Centro de Excelencia IA, un programa único que permite implantar un centro de mejora para sentar una base sólida y sacar todo el potencial de la IA en tu organización. Podrás identificar, personalizar y reforzar los flujos de trabajo, las comunicaciones y los patrones para ofrecer alto valor a gran velocidad.
Te ayudamos a crear un lugar centralizado donde se formulan las mejores prácticas basadas en conocimiento y experiencia. Te acompañamos en este camino, asegurando tus necesidades de gobernanza, estandarización, adopción y operación, exponiendo el poder de la IA a través de una experiencia fluida para los usuarios de negocio. Además, definimos políticas y modelos que faciliten la adopción de estándares a nivel corporativo y una implementación consistente.
Beneficios que encontrarás:
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Desde Plain Concepts te ayudamos a acortar la distancia entre la toma de decisiones ejecutivas y la implantación de la IA a través de:
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- Visualización y lectura: dirigimos la lectura ejecutiva y técnica para facilitar la comprensión y la transferencia de conocimientos que cubren demostraciones, implementación, evaluaciones y oportunidades. Estarás equipado para demostrar el valor a las partes interesadas e identificar los próximos pasos para tu viaje hacia la excelencia de la IA.
Con todo ello, con este acelerador obtendrás liderazgo, mejores prácticas, investigación, apoyo y formación sobre IA y temas relacionados. Y como añadido, será el primer paso para que puedas desarrollar procesos nuevos y emergentes, así como tener en tu mano una herramienta para descubrir, supervisar y difundir oportunidades mejoradas. ¿A qué esperar para empezar tu viaje?
