Fabricantes de procesadores apuestan cada vez más a chips optimizados para inteligencia artificial
Viernes 21 de
Julio 2023
Mientras siguen surgiendo sistemas basados en IA para llevar a cabo diferentes funciones, compañías como Nvidia y AMD perfeccionan desarrollos de hardware que apuntan a brindar el mejor soporte para estos avances
El mercado de microchips se ha convertido en un foco de atención para las grandes empresas tecnológicas, que buscan ganar terreno en un sector que, con los avances que se dan en distintas industrias, se vuelve cada vez más relevante. Y el fenómeno de la Inteligencia Artificial (IA) no es ajeno a estos movimientos.
Diferentes fabricantes de procesadores están perfeccionando sus modelos de chips apuntados específicamente a la ejecución de procedimientos con sistemas de IA, como ChatGPT.
En este contexto, las acciones de Nvidia, empresa líder en diseño de microchips, aumentaron casi un 25% de un día para el otro en mayo, cuando desde la compañía pronosticaron un salto considerable de sus ingresos a raíz del alza en la venta de sus productos.
El valor de la empresa estadounidense superó el billón de dólares a fines de mayo, y actualmente mantiene esa capitalización bursátil. En lo que va del año, el valor de mercado de la tecnológica aumentó más del 220%.
Cómo son los chips diseñados para IA
Según explicó Hannah Dohmen, analista del Center for Security and Emerging Technology citada por la agencia AP, "no existe un acuerdo general sobre la definición de los chips de IA". En general, esta definición abarca el soporte físico especializado para manejar la carga de trabajo de IA capaz de, por ejemplo, "entrenar" a estos sistemas para abordar problemas difíciles que pueden paralizar a las computadoras convencionales.
En el caso de Nvidia, fundada en 1993, uno de sus primeros productos fue un chip llamado unidad de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés) que aceleró drásticamente tanto el desarrollo como el uso de los videojuegos al realizar varios cálculos gráficos complejos simultáneamente.
La técnica, llamada formalmente procesamiento en paralelo, no solo resultó clave para el desarrollo de los videojuegos, sino además de la IA. Esto llevó a Nvidia a liderar el mercado de fabricación y actualización de sistemas de IA. La empresa centraliza la fabricación de sus chips en compañías asiáticas como Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC) o la surcoreana Samsung Electronics.
Uno de sus más recientes productos, la GPU H100, comprende 80.000 millones de transistores, unos 13 millones más que el procesador más reciente de Apple para su laptop MacBook Pro.
Los chips optimizados para ejecutar funciones con IA le sirven a todo tipo de clientes, entre los que se destacan los servicios de computación en la nube como los ofrecidos por Amazon y Microsoft. Al alquilar su potencia informática para IA, estos servicios permiten a empresas y grupos pequeños que no pueden construir sus propios sistemas de IA utilizar las herramientas basadas en la nube para tareas que van desde el descubrimiento de drogas hasta la gestión de clientes.
Competencia en el sector
Entre los rivales de Nvidia se destaca AMD, que ya le disputa el mercado de los chips para gráficos por computadora y también ha reforzado su propia línea de chips para IA.
En tanto, en paralelo al anuncio de su nuevo modelo de inteligencia artificial generativa, Meta comunicó el martes una alianza con el fabricante de procesadores Qualcomm para que sus microchips permitan ejecutar este nuevo sistema del gigante de las redes sociales en teléfonos y computadoras a partir de 2024.
Esto implica un cambio importante, teniendo en cuenta que los modelos grandes de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) que constituyen la base para el funcionamiento de este tipo de IA se ejecutan principalmente en grandes granjas de servidores construidas con procesadores de Nvidia.
Con esta asociación entre Meta y Qualcomm, los LLM podrían ejecutarse directamente en teléfonos móviles, cortando la dependencia de los grandes centros de datos y reduciendo así los costos. Además, mejoraría la rapidez en procesos de diferentes aplicaciones, como por ejemplo en asistentes de voz.
Diferentes fabricantes de procesadores están perfeccionando sus modelos de chips apuntados específicamente a la ejecución de procedimientos con sistemas de IA, como ChatGPT.
En este contexto, las acciones de Nvidia, empresa líder en diseño de microchips, aumentaron casi un 25% de un día para el otro en mayo, cuando desde la compañía pronosticaron un salto considerable de sus ingresos a raíz del alza en la venta de sus productos.
El valor de la empresa estadounidense superó el billón de dólares a fines de mayo, y actualmente mantiene esa capitalización bursátil. En lo que va del año, el valor de mercado de la tecnológica aumentó más del 220%.
Cómo son los chips diseñados para IA
Según explicó Hannah Dohmen, analista del Center for Security and Emerging Technology citada por la agencia AP, "no existe un acuerdo general sobre la definición de los chips de IA". En general, esta definición abarca el soporte físico especializado para manejar la carga de trabajo de IA capaz de, por ejemplo, "entrenar" a estos sistemas para abordar problemas difíciles que pueden paralizar a las computadoras convencionales.
En el caso de Nvidia, fundada en 1993, uno de sus primeros productos fue un chip llamado unidad de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés) que aceleró drásticamente tanto el desarrollo como el uso de los videojuegos al realizar varios cálculos gráficos complejos simultáneamente.
La técnica, llamada formalmente procesamiento en paralelo, no solo resultó clave para el desarrollo de los videojuegos, sino además de la IA. Esto llevó a Nvidia a liderar el mercado de fabricación y actualización de sistemas de IA. La empresa centraliza la fabricación de sus chips en compañías asiáticas como Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC) o la surcoreana Samsung Electronics.
Uno de sus más recientes productos, la GPU H100, comprende 80.000 millones de transistores, unos 13 millones más que el procesador más reciente de Apple para su laptop MacBook Pro.
Los chips optimizados para ejecutar funciones con IA le sirven a todo tipo de clientes, entre los que se destacan los servicios de computación en la nube como los ofrecidos por Amazon y Microsoft. Al alquilar su potencia informática para IA, estos servicios permiten a empresas y grupos pequeños que no pueden construir sus propios sistemas de IA utilizar las herramientas basadas en la nube para tareas que van desde el descubrimiento de drogas hasta la gestión de clientes.
Competencia en el sector
Entre los rivales de Nvidia se destaca AMD, que ya le disputa el mercado de los chips para gráficos por computadora y también ha reforzado su propia línea de chips para IA.
En tanto, en paralelo al anuncio de su nuevo modelo de inteligencia artificial generativa, Meta comunicó el martes una alianza con el fabricante de procesadores Qualcomm para que sus microchips permitan ejecutar este nuevo sistema del gigante de las redes sociales en teléfonos y computadoras a partir de 2024.
Esto implica un cambio importante, teniendo en cuenta que los modelos grandes de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) que constituyen la base para el funcionamiento de este tipo de IA se ejecutan principalmente en grandes granjas de servidores construidas con procesadores de Nvidia.
Con esta asociación entre Meta y Qualcomm, los LLM podrían ejecutarse directamente en teléfonos móviles, cortando la dependencia de los grandes centros de datos y reduciendo así los costos. Además, mejoraría la rapidez en procesos de diferentes aplicaciones, como por ejemplo en asistentes de voz.
Con información de
Rosario3
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