La inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AI/ML) son tecnologías emocionantes que hacen grandes promesas, pero estamos alcanzando colectivamente el límite de nuestras capacidades para lograrlas. En general, nuestros objetivos de AI y ambiciones de ML se están acercando rápidamente a los límites de lo que realmente es posible. Si va a haber un futuro en AI y ML, las unidades de procesamiento neuronal (NPU) son la clave.
Para las organizaciones que se toman en serio las cargas de trabajo de AI a escala, comprender qué es una NPU, cómo funciona y de qué es capaz le ayudará a tomar la decisión correcta sobre cómo construir sus procesos. 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 neural es un hardware especializado que está diseñado con un enfoque en acelerar los cálculos de la red neural. Gracias a su diseño, las NPU mejoran drásticamente la velocidad y la eficiencia de los sistemas de AI.
No confunda las NPU con una tecnología familiar actualizada: Las NPU son un gran avance para el procesamiento de AI/ML. Optimizadas para ejecutar los algoritmos que hacen posible la AI y el ML, las NPU son particularmente eficientes en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural, que requieren un procesamiento rápido de cantidades masivas de datos multimedia.
Las NPU no necesariamente compiten con sus contrapartes más reconocibles, CPU (unidades de procesamiento central) y GPU (unidades de procesamiento gráfico). En cambio, las NPU son complementarias a ellas y a 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 optimización especializada para varias tareas. Las GPU, por otro lado, están especializadas en procesamiento paralelo y son particularmente buenas en los complejos cómputos 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 dichas 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 están diseñadas específicamente para los cálculos necesarios para ejecutar redes neuronales responsables de los procesos de AI/ML.
Los algoritmos de aprendizaje automático son la base y el andamiaje sobre los que se construyen las aplicaciones de AI. A medida que las redes neuronales y los cálculos de aprendizaje automático se vuelven cada vez más complejos, surge la necesidad de una solución personalizada.
Las NPU aceleran los algoritmos de aprendizaje profundo al ejecutar de forma nativa muchas de las operaciones específicas que necesitan las redes neuronales. En lugar de crear el marco para ejecutar esas operaciones o entornos que permitan esos cálculos avanzados, las NPU están diseñadas a medida para ejecutar las operaciones de AI/ML de manera eficiente.
Las NPU y su capacidad incorporada para el cálculo de alto rendimiento tienen un impacto drástico en el rendimiento de AI. Las multiplicaciones y convoluciones de matriz son tareas especializadas de las que dependen los procesos de AI y en las que se destacan las NPU. El reconocimiento de imágenes y el procesamiento de idiomas son los lugares en los que las NPU están transformando la industria, ya que cuentan con tiempos de inferencia más rápidos y un menor consumo de energía, lo que puede afectar el resultado final de una organización.
Aplicaciones de las unidades de procesamiento neuronal
La aplicación de las unidades de procesamiento neural se extiende a cualquier industria o campo que necesite un procesamiento rápido, eficiente y escalable de las cargas de trabajo de AI/ML. Las NPU se están implementando en el procesamiento de lenguaje natural para el análisis de sentimientos, la traducción de idiomas, el resumen de texto y los chatbots. Cuando se utilizan en la ciberseguridad, las NPU procesan grandes cantidades de datos y permiten la detección de amenazas, anomalías e intrusos. Las NPU son significativamente mejores para analizar los datos visuales y se utilizan en vehículos autónomos y en la atención de la salud, dos campos que requieren un análisis rápido de las imágenes.
El mundo que las NPU nos abren sigue siendo en gran medida inexplorado. A nivel del consumidor, las NPU (que ya están ampliamente integradas en teléfonos inteligentes y SoC) desenfocan los fondos en las videollamadas y generan imágenes de AI sobre la marcha. Pero aún no se ha revelado el verdadero alcance de lo que pueden hacer las NPU.
Ventajas y limitaciones de las unidades de procesamiento neuronal
Las NPU proporcionan velocidades de inferencia más rápidas y aceleran las tareas de inferencia en modelos de aprendizaje profundo. Cuando los cálculos de la red neuronal se descargan a las NPU, se reduce la latencia y se puede mejorar la experiencia del usuario. Las NPU se implementan cada vez más en los dispositivos periféricos y de IoT gracias a la mayor eficiencia energética que tienen en comparación con sus contrapartes de GPU y CPU.
Pero las NPU tienen una desventaja: Pueden ser demasiado rápidos. Se desarrollaron sistemas de almacenamiento de datos compuestos por conjuntos de datos y almacenamientos de datos en respuesta a las limitaciones físicas difíciles de las velocidades de procesamiento de datos. La velocidad de las NPU puede abrumar a los sistemas de almacenamiento tradicionales.
Para ser utilizados correctamente a escala, las NPU necesitan una solución de almacenamiento holística que sea lo suficientemente rápida para mantenerse al día. A nivel empresarial, el almacenamiento debe diseñarse específicamente para AI. Tomemos, por ejemplo, Pure Storage ® FlashBlade//S™, que está diseñado para ser una arquitectura de transferencia, compartida y con escalabilidad horizontal capaz de manejar procesos de AI/ML a gran escala.
También hay Infraestructura lista para la AI Diseñado para convertir la desventaja potencial de las velocidades de expansión de las NPU en un activo, AIRI ® es una solución de pila completa que simplifica la implementación de AI y escala de manera rápida y eficiente.
Unidades de procesamiento neuronal frente a unidades de procesamiento gráfico
Como se mencionó anteriormente, las NPU y las GPU difieren significativamente en 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 AI/ML y GPU para renderización gráfica.
Debido a que las NPU son hardware especializado diseñado específicamente para acelerar los cálculos de la red neuronal, su arquitectura está diseñada a medida para las tareas de aprendizaje profundo. Por el contrario, las GPU deben reutilizarse para tareas de aprendizaje profundo y son mucho más fuertes en la renderización de gráficos. Las GPU tienen una arquitectura generalizada con miles de núcleos. Las NPU cuentan con un diseño más optimizado con hardware dedicado para tareas como multiplicaciones de matriz y convoluciones.
Las NPU tienden a superar a las GPU en tareas de inferencia en tiempo real en dispositivos periféricos, donde la latencia baja y la eficiencia energética son clave. Las NPU también son preferibles en aplicaciones que requieren procesamiento de AI en el dispositivo; piense en vehículos autónomos y dispositivos IoT. Y las NPU superan a las GPU para las velocidades de carga de trabajo de AI en entornos con recursos limitados.
Conclusiones
En cualquier proyecto, existe una compensación constante entre tener la herramienta adecuada para cada parte del trabajo y la sencillez de tener una herramienta generalizada. Esa compensación es la razón por la que, por ejemplo, los carpinteros aficionados no invierten en una sierra circular, una sierra de inglete, una sierra caladora, una sierra de mesa, una sierra de banda, una sierra rotativa y una motosierra hasta que necesitan una para el proyecto en el que están trabajando. De manera similar, el mundo de AI/ML estaba mejorando con las GPU hasta hace poco.
Las unidades de procesamiento neuronal son herramientas potentes y personalizadas para algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Las NPU podrían revolucionar la cara de las cargas de trabajo de AI/ML. Y tiene sentido que más redes y empresas inviertan en ellas: AI y el ML están preparados para reformar nuestra cultura, tecnologías e incluso nuestro arte.
Aprovechar toda la potencia y eficiencia de las NPU a escala requiere reinventar lo que es posible en el área de almacenamiento de la casa. Pero no solo se trata de reinventar lo que es posible con AI/ML, sino que también es posible que deba reinventar sus redes de almacenamiento, híbridas o en la nube para asegurarse de que, si bien sus NPU están incorporando y procesando grandes cantidades de datos rápidamente, tenga una solución de almacenamiento que pueda mantenerse al día.
