El hardware para inteligencia artificial en las empresas

Tanto el software, como el hardware para inteligencia artificial, son fundamentales para que esta tecnología avance y ofrezca resultados reales en la vida de las personas y en el desarrollo productivo de las empresas.

De hecho, el impacto económico de la inteligencia artificial se nota en lo que puede aportar en las empresas y los servicios que crea, pero también en el coste de los componentes que se necesita para hacerla funcionar.

Sin embargo, en el desarrollo de proyectos de IA y cuando se busca información sobre la implementación de esta tecnología, es bastante habitual que las personas se centren en saber qué puede hacer la inteligencia artificial y cuál es el procedimiento lógico que le permite hacerlo.

Es decir, muchas veces se deja un poco de lado a los componentes físicos que son los que permiten que toda la parte lógica y los programas puedan hacer su trabajo, siendo por tanto en realidad, la parte más importante para que la IA pueda funcionar.

Por eso, en este artículo, queremos darle al hardware para inteligencia artificial la importancia que se merece, analizando su utilidad para el funcionamiento de esta tecnología y las razones por las que se está creando hardware especializado.

También, antes de entrar en materia, queremos recordarte que tenemos disponible diferentes formaciones en IA para empresas, que te servirán para que tu negocio de el salto a la cuarta revolución industrial.

¿Qué es el hardware y qué utilidad tiene para poder utilizar la inteligencia artificial?

El hardware agrupa los componentes físicos del ordenador y ejecuta las instrucciones que el software entrega para procesar datos y mover información entre memoria y almacenamiento, así que sin esos elementos no sería posible entrenar ni usar modelos de inteligencia artificial generativa.

De hecho, las tarjetas gráficas aceleran el entrenamiento porque realizan muchas operaciones matemáticas a la vez y por eso acortan tiempos que en una ‘CPU’ durarían mucho más, siendo por eso que los investigadores y las empresas recurren a ‘GPUs’ para trabajar con los diferentes modelos de inteligencia artificial.

Por otra parte, hay que tener en cuenta que la memoria de alta velocidad marca la diferencia porque los procesadores más potentes quedarán sin ventaja si los datos no llegan con rapidez, y por esa razón los fabricantes y centros de datos apuestan por ‘HBM’ y otros diseños que reducen la latencia y aumentan el ancho de banda, para mantener ocupadas las unidades de cálculo.

Además, en los dispositivos personales hay chips específicos para ejecutar inferencia con bajo consumo y latencia, consiguiendo que los móviles y los equipos portátiles reduzcan la necesidad de enviar datos a un servidor remoto, algo que mejora la respuesta y la privacidad al mantener los cálculos en el propio equipo.

Hay que tener en cuenta que el almacenamiento influye en el tiempo de procesamiento porque los conjuntos de datos deben leerse y procesarse sin paradas y por eso las unidades ‘NVMe’ mantienen las ‘GPUs’ trabajando en lugar de detenerse por lectura.

Así que en los proyectos pequeños, conviene elegir un equipo que permita experimentar optimizando el presupuesto, porque una ‘GPU’ de consumo con suficiente memoria sirve para prototipos y pruebas, y cuando llega el momento de entrenar a gran escala se migran cargas a servicios en la nube, o a clústeres con aceleradores especializados.

¿Por qué se necesita hardware especializado para el desarrollo de la inteligencia artificial?

Los modelos de inteligencia artificial crecieron en tamaño y en necesidades de cálculo, y por eso el hardware especializado resulta necesario para que esos modelos se entrenen y funcionen con velocidad y unos costes razonables.

Google desarrolló sus propios chips para inteligencia artificial, con el objetivo de optimizar las multiplicaciones matriciales y las transferencias de datos internas, y esas unidades especiales ofrecen un rendimiento por vatio superior cuando la carga exige repetir operaciones en bucle durante horas, o días.

Por otra parte, los chips específicos para tensores fueron diseñados para priorizar las multiplicaciones matriciales y la memoria de alta velocidad, y esa orientación es lo que les permite ofrecer más rendimiento por vatio, sobre todo cuando la carga consiste en una inferencia masiva, o en un entrenamiento repetitivo de millones de parámetros.

Y es que la memoria y el ancho de banda condicionan el rendimiento, porque una ‘GPU’ con ‘FLOPS’ elevados queda limitada si la información no llega con rapidez, y por eso las plataformas con ‘HBM y enlaces’ internos rápidos suelen entrenar modelos más grandes con menos latencia.

Así que el uso de hardware especializado, tiene como uno de sus principales objetivos que el movimiento de datos entre almacenamiento, memoria y aceleradores no genere cuellos de botella cuando el sistema lee y procesa una gran cantidad de datos de forma simultánea, y por esa razón las infraestructuras recurren sistemas de archivos optimizados.

Por supuesto, el consumo energético y la disipación térmica influyen mucho en las decisiones de diseño porque el entrenamiento de modelos de IA exige fuentes de energía constantes y una refrigeración capaz de sostener una alta potencia sin degradar los componentes.

¿Qué hardware se necesita para el desarrollo de una IA local empresarial?

Para que una empresa pueda desarrollar una IA local conviene entender que el hardware aporta la capacidad de cálculo y la velocidad de acceso a los datos, y que esa combinación es la que decide qué modelos se pueden entrenar en las instalaciones propias y con qué rapidez se obtienen los resultados.

Como hemos comentado, las unidades de procesamiento gráfico modernas ejecutan gran parte del trabajo pesado porque procesan operaciones matriciales en paralelo y reducen drásticamente los tiempos de entrenamiento frente a una ‘CPU’.

Por eso, las empresas que entrenan modelos grandes suelen basar su capa de cálculo en ‘GPUs’ de ‘datacenter’, ya que estos ofrecen una memoria extensa y una conectividad acelerada.

Ten en cuenta también que la red interna del clúster es la que marca cuánto se puede escalar sin perder rendimiento, y por eso se eligen interconexiones de muy baja latencia y un alto ancho de banda que muevan tensores entre nodos con una mínima espera.

La memoria de las GPUs y su ancho de banda marcan hasta qué tamaño de lote y de modelo se puede trabajar en una sola unidad, y por eso los modelos muy grandes necesitan enlaces internos rápidos que reduzcan la necesidad de dividir constantemente el modelo entre múltiples nodos.

En cualquier caso, la elección práctica empieza por fijar los objetivos de computación en la inteligencia artificial, teniendo por supuesto también en cuenta el plazo y el presupuesto, para que la compra incluya GPUs, CPU, memoria y almacenamiento en una arquitectura equilibrada.

Si quieres que adaptemos esta explicación a tu caso y te propongamos una configuración inicial según el tamaño de la empresa y la carga de trabajo prevista, puedes contactar con nosotros sin compromiso.