La inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/ML) son tecnologías apasionantes que hacen grandes promesas, pero estamos alcanzando colectivamente el límite de nuestras capacidades para lograrlas. En conjunto, nuestros objetivos de IA y nuestras ambiciones de ML se están acercando rápidamente a los límites de lo que realmente es posible. Si va a haber un futuro en la IA y ML, las unidades de procesamiento neuronal (NPU) son la clave.
Para las organizaciones que se toman en serio las cargas de trabajo de IA a escala, entender qué es una NPU, cómo funciona y de qué es capaz le ayudará a tomar la decisión correcta sobre cómo crear sus pipelines. La solución de almacenamiento adecuada será fundamental, ya que la mayoría no puede seguir el ritmo de la velocidad que proporcionan las NPU.
¿Qué es una unidad de procesamiento neuronal?
Una unidad de procesamiento neuronal es una pieza especializada de hardware que se ha diseñado para acelerar los cálculos de la red neuronal. Gracias a su diseño, las NPU mejoran drásticamente la velocidad y la eficiencia de los sistemas de IA.
No confunda las NPU con una tecnología familiar actualizada: Las NPU son un gran paso adelante para el procesamiento IA/ML. Optimizadas para ejecutar los algoritmos que hacen posible la IA y el ML, las NPU son especialmente eficientes en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural, que requieren un procesamiento rápido de cantidades enormes de datos multimedia.
Las NPU no compiten necesariamente con sus homólogos más reconocibles, las CPU (unidades de procesamiento central) y las GPU (unidades de procesamiento gráfico). En lugar de ello, las NPU son complementarias para ellos y sus funciones.
Las CPU, incluso las mejores, siguen siendo solo motores informáticos de uso general. Las CPU son capaces de manejar una amplia gama de tareas, pero carecen de una optimización especializada para una serie de tareas. Las GPU, por otro lado, están especializadas en el procesamiento paralelo y son especialmente buenas en cálculos complejos en gráficos. Gracias a la minería de moneda digital, las GPU han desarrollado una reputación por procesar cargas de trabajo de aprendizaje automático, pero necesitan circuitos especiales para ser especialmente eficaces en estas tareas.
¿Cómo funciona una unidad de procesamiento neuronal?
Las NPU están especialmente diseñadas para procesar algoritmos de aprendizaje automático. Si bien las GPU son muy buenas para procesar datos paralelos, las NPU se han creado específicamente para los cálculos necesarios para ejecutar redes neuronales responsables de los procesos de IA/ML.
Los algoritmos de aprendizaje automático son la base y el andamiaje sobre los que se construyen las aplicaciones de IA. A medida que las redes neuronales y los cálculos del aprendizaje automático se han vuelto cada vez más complejos, ha surgido la necesidad de una solución personalizada.
Las NPU aceleran los algoritmos de aprendizaje profundo al ejecutar de manera nativa muchas de las operaciones específicas que las redes neuronales necesitan. En lugar de crear el marco de trabajo para ejecutar esas operaciones o los entornos de ejecución que permiten esos cálculos avanzados, las NPU se crean a medida para ejecutar las operaciones de IA/ML de manera eficiente.
Las NPU y su capacidad incorporada para la computación de alto rendimiento tienen un impacto drástico en el rendimiento de la IA. Las multiplicaciones y las convoluciones matriciales son tareas especializadas de las que dependen los procesos de IA y en las que destacan las NPU. El reconocimiento de imágenes y el procesamiento de lenguaje son los lugares en los que las NPU están transformando actualmente el sector, ya que ofrecen unos tiempos de inferencia más rápidos y un menor consumo energético, lo que puede afectar a los resultados finales de una organización.
Aplicaciones de las unidades de procesamiento neuronal
La aplicación de las unidades de procesamiento neuronal se extiende a cualquier sector o campo que necesite un procesamiento rápido, eficiente y escalable de las cargas de trabajo de IA/ML. Las NPU se están desplegando en el procesamiento del lenguaje natural para el análisis de sentimientos, la traducción del lenguaje, el resumen del texto y los chatbots. Cuando se usan en ciberseguridad, las NPU procesan grandes cantidades de datos y permiten la detección de amenazas, anomalías e intrusiones. Las NPU son mucho mejores para analizar los datos visuales y se utilizan en vehículos autónomos y en la atención sanitaria —dos campos que requieren un análisis rápido de las imágenes—.
El mundo que nos abren las NPU sigue sin explorarse en gran medida. A nivel de consumidor, las NPU (que ya están ampliamente integradas en los smartphones y el SoC) difuminan los fondos en las videollamadas y generan imágenes de IA sobre la marcha. Pero aún no se ha revelado el verdadero alcance de lo que las NPU son capaces de hacer.
Ventajas y limitaciones de las unidades de procesamiento neuronal
Las NPU proporcionan unas velocidades de inferencia más rápidas y aceleran las tareas de inferencia en los modelos de aprendizaje profundo. Cuando los cálculos de la red neuronal se descargan en las NPU, la latencia se reduce y la experiencia del usuario puede mejorarse. Las NPU se despliegan cada vez más en los dispositivos perimetrales y de IoT, gracias a la eficiencia energética que tienen con sus homólogos de GPU y CPU.
Pero las NPU tienen una desventaja: Pueden ser demasiado rápidos. Los sistemas de almacenamiento de datos compuestos por lagos de datos y almacenes de datos se desarrollaron en respuesta a las duras limitaciones físicas de las velocidades de procesamiento de los datos. La velocidad de las NPU puede abrumar a los sistemas de almacenamiento tradicionales.
Para poder usarse correctamente a escala, las NPU necesitan una solución de almacenamiento integral que sea lo suficientemente rápida para seguir el ritmo. A nivel empresarial, el almacenamiento tiene que crearse específicamente para la IA. Tomemos, por ejemplo, FlashBlade//S™ de Pure Storage®, que está diseñado para ser una arquitectura de flujo, compartida y escalable horizontalmente, capaz de manejar pipelines de IA/ML a gran escala.
También hay una infraestructura preparada para la IA. Diseñado para convertir la posible desventaja de las velocidades de las NPU en un activo, AIRI ® es una solución de pila completa que simplifica el despliegue de la IA y se escala rápida y eficientemente.
Unidades de procesamiento neuronal frente a unidades de procesamiento gráfico
Como se ha mencionado anteriormente, las NPU y las GPU difieren significativamente en cuanto a arquitectura, rendimiento y aplicación. Las NPU y las GPU son diferentes piezas de hardware, cada una optimizada para lo que mejor hace: NPU para tareas de IA/ML y GPU para representación gráfica.
Las NPU son hardware especializado diseñado específicamente para acelerar los cálculos de la red neuronal, por lo que su arquitectura se ha creado a medida para las tareas de aprendizaje profundo. Las GPU, por el contrario, tienen que reutilizarse para las tareas de aprendizaje profundo y son mucho más fuertes en la representación gráfica. Las GPU tienen una arquitectura generalizada con miles de núcleos. Las NPU tienen un diseño más optimizado con hardware dedicado para tareas como multiplicaciones de matrices y convoluciones.
Las NPU tienden a superar a las GPU en tareas de inferencia en tiempo real en los dispositivos perimetrales, donde la baja latencia y la eficiencia energética son fundamentales. Las NPU también son preferibles en las aplicaciones que exigen el procesamiento de la IA en el dispositivo —piense en los vehículos autónomos y los dispositivos de IoT—. Y las NPU superan a las GPU por las velocidades de carga de trabajo de la IA en entornos con recursos limitados.
Conclusión
En cualquier proyecto, hay un equilibrio constante entre tener la herramienta adecuada para cada parte del trabajo y la sencillez de tener una herramienta generalizada. Esa desventaja es la razón por la que, por ejemplo, los carpinteros aficionados no invierten en una sierra circular, una sierra de inglete, una sierra de mesa, una sierra de banda, una sierra giratoria y una motosierra hasta que necesitan una para el proyecto en el que están trabajando. Del mismo modo, el mundo de la IA/ML estaba saliendo bien con las GPU hasta hace poco.
Las unidades de procesamiento neuronal son herramientas potentes y personalizadas para la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático. Las NPU podrían revolucionar muy bien la cara de las cargas de trabajo de IA/ML. Y tiene sentido que más redes y empresas inviertan en ellas: La IA y el ML están preparados para remodelar nuestra cultura, nuestras tecnologías e incluso nuestro arte.
Aprovechar toda la potencia y la eficiencia de las NPU a escala requiere reinventar lo que es posible en el lado del almacenamiento de la casa. Pero no solo se trata de reinventar lo que es posible con IA/ML, sino que también es posible que tenga que reimaginar sus redes de almacenamiento, híbridas o de nube para asegurarse de que, mientras sus NPU están introduciendo y procesando grandes cantidades de datos rápidamente, tiene una solución de almacenamiento que puede seguir el ritmo.
