En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha pasado con firmeza del mundo de la ciencia ficción a nuestra realidad cotidiana, remodelando industrias enteras y cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología. En el centro de esta revolución se encuentran las tarjetas gráficas (GPU), que han pasado de ser simples aceleradores de gráficos a la base de la informática de alto rendimiento necesaria para la IA.
Entre los gigantes que dominan este ámbito, Nvidia destaca no sólo como uno de los principales fabricantes de GPU, sino también como pionero en su aplicación en el campo de la inteligencia artificial.
Desde el lanzamiento de Chat GPT, la inteligencia artificial no “solo” está en aumento, sino que está dando forma a las industrias y la vida privada en todo tipo de situaciones. La importancia de las tarjetas gráficas de alto rendimiento para el sector de la IA se destaca en la declaración de Mustafa Suleyman, exjefe de IA aplicada en la empresa Deep Mind, adquirida por Google. Cuando se le preguntó qué hace que su nueva empresa sea tan especial, respondió: “Tenemos el mayor grupo de chips de alto rendimiento de Nvidia”.
Esta es una gran ventaja porque entrenar modelos de IA requiere mucha potencia informática y, para ello, las tarjetas gráficas son las más adecuadas. Así queda claro qué papel juega Nvidia como fabricante de tarjetas gráficas en el campo de la inteligencia artificial.
El ascenso de Nvidia: de los juegos a la IA
Fundada en 1993, Nvidia fue inicialmente conocida por sus importantes contribuciones a la industria de los videojuegos, revolucionando los gráficos por computadora con la invención de la GPU. Sin embargo, la suerte de la empresa dio un giro inesperado con la aparición y explosión de las criptomonedas, seguida del reconocimiento del potencial de las GPU en la IA.
El uso de GPU en IA no es una coincidencia. Son capaces de procesar cantidades masivas de datos simultáneamente, facilitando así el aprendizaje profundo y el análisis complejo necesarios para entrenar modelos de IA. El hecho de que una startup de IA actual cuente con “el grupo de chips de alto rendimiento más grande de Nvidia” subraya la importancia crítica de las GPU en este campo.
La razón principal por la que se prefieren las tarjetas gráficas (GPU) en la computación de redes neuronales artificiales, esenciales para la mayoría de los algoritmos de IA, es su superioridad sobre los procesadores de computadora (CPU) tradicionales, como los de Intel o AMD.
Las GPU están diseñadas específicamente para realizar múltiples cálculos en paralelo y procesar datos de forma optimizada para el chip, explica Tobias Gemmeke, profesor de diseño de semiconductores y catedrático de Sistemas Digitales Integrados y Diseño de Circuitos en RWTH Aachen. Esta arquitectura los hace extremadamente eficientes para manejar las complejidades computacionales de las redes neuronales artificiales.
Así, el modelo superior que Nvidia presentó a finales de 2022 con tarjetas gráficas RTX 4090 tiene una impresionante cantidad de 16.384 núcleos individuales, llamados núcleos CUDA, un 56% más que su predecesora presentada dos años antes, la tarjeta gráfica RTX 3090. A modo de comparación: Los procesadores Intel Core i9 de 14.ª generación tienen sólo 24 núcleos paralelos por chip.
Qué pueden hacer las GPU por la IA
A diferencia de los procesadores tradicionales (CPU), las GPU (Unidades de procesamiento de gráficos) funcionan en paralelo y están optimizadas para el ancho de banda. Esto significa que son más adecuados para procesos computacionales intensivos, especialmente en el campo de la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo. Los algoritmos se consideran artificialmente inteligentes cuando permiten que las máquinas tomen decisiones por sí mismas.
Aprenden esto principalmente con la ayuda de datos. En grandes cantidades de datos, los algoritmos reconocen patrones y reglas y sacan conclusiones para su posterior procesamiento. Por lo tanto, los algoritmos utilizan ejemplos y experiencias existentes para optimizar su enfoque. El aprendizaje automático se llama así porque ocurre de forma automática y continua, sin seguir un flujo programado. Qué decisión tomar cuando no está definida.
Nvidia e IA: una simbiosis perfecta
Nvidia ha aprovechado la mayor demanda de potencia informática cambiando su enfoque hacia brindar soluciones para centros de datos y aplicaciones de inteligencia artificial. Con ingresos récord y una posición dominante en el mercado de chips de IA, Nvidia ha demostrado que su paso de los juegos a la IA no sólo fue oportuno, sino también visionario.
Es innegable que las GPU desempeñan un papel fundamental en la evolución e implementación de la IA. A diferencia de las CPU tradicionales, las GPU manejan de manera más eficiente operaciones matriciales y paralelas, esenciales para el aprendizaje automático y las redes neuronales. Esta capacidad los hace no sólo adecuados, sino indispensables para avanzar en la IA.
El desafío de la competencia y el futuro
Sin embargo, Nvidia no es la única empresa que aspira a la corona de la IA. Competidores como AMD y Google con sus TPU, así como nuevos actores en el campo de las unidades de procesamiento neuromórfico (NPU), prometen un mercado dinámico e innovador. Queda por ver si Nvidia mantendrá su dominio o si tendrá que compartir el trono con los recién llegados.
Un ejemplo notable es la startup holandesa Axelera AI, con sede en Eindhoven, que recientemente llamó la atención de la industria al cerrar una impresionante ronda de financiación de 50 millones de dólares. La compañía ahora se está preparando para comenzar la producción en masa de sus propios chips de IA diseñados para abordar algunos de los desafíos más apremiantes de la tecnología de IA.
Axelera AI tiene como objetivo revolucionar la infraestructura de IA acercando la potencia informática a los puntos de recopilación de datos. Este enfoque, conocido como computación de borde, tiene como objetivo reducir la latencia y el consumo de energía asociados con la transferencia de datos hacia y desde centros de datos centralizados.
Al reducir la dependencia de conexiones de datos de alta velocidad y servidores remotos, los chips de IA de Axelera podrían facilitar una adopción más amplia de soluciones de IA y, al mismo tiempo, ofrecer un rendimiento superior en escenarios de uso críticos.
En conclusión
No se puede subestimar la importancia de las GPU para la IA, y Nvidia ha demostrado que es más que un simple fabricante de tarjetas gráficas. A través de su compromiso continuo con la investigación y el desarrollo, Nvidia no solo ha allanado el camino para la revolución de la IA, sino que también ha remodelado su propia identidad de un titán de los juegos a un líder indiscutible en IA. A medida que la tecnología continúa avanzando, está claro que las GPU y Nvidia desempeñarán un papel central en la configuración de nuestro futuro digital.
