Por qué las GPU Alimentan la IA

Por qué las GPU Alimentan la IA

Si has seguido las noticias de IA, probablemente has oído hablar de las GPU. Las empresas las compran por miles, y hay una escasez global. Pero ¿por qué una tarjeta gráfica? ¿Qué tiene que ver dibujar gráficos de videojuegos con la inteligencia artificial?

La respuesta se reduce a una diferencia fundamental en cómo funcionan las CPU y las GPU. Una CPU está diseñada para manejar una amplia variedad de tareas rápidamente, una tras otra. Tiene unos pocos núcleos muy potentes que pueden manejar lógica compleja, predicción de ramas y todas las demás cosas que una computadora de propósito general necesita hacer. Es como unos pocos chefs expertos que pueden cocinar cualquier plato que pidas.

Una GPU adopta el enfoque opuesto. En lugar de unos pocos núcleos potentes, tiene miles de núcleos más simples. Cada núcleo es más débil que un núcleo de CPU, pero todos trabajan en paralelo. Una GPU es como mil cocineros de línea, cada uno haciendo una tarea simple una y otra vez. No pueden hacer una salsa compleja, pero pueden picar mil cebollas al mismo tiempo.

Las redes neuronales consisten en hacer la misma operación simple millones de veces. Multiplica dos números, suma el resultado a un total acumulado, repite. Esto es multiplicación de matrices, y es el pan y la mantequilla de la IA. Una CPU puede hacer multiplicación de matrices, pero lo hace paso a paso. Una GPU hace miles de multiplicaciones simultáneamente, lo que la hace órdenes de magnitud más rápida.

Por eso el boom de la IA está tan estrechamente vinculado a empresas de GPU como NVIDIA. Diseñaron sus chips para juegos y renderizado gráfico, que también requiere cómputo paralelo masivo. Resultó que el mismo hardware que hace que los videojuegos se vean hermosos también es perfecto para entrenar y ejecutar redes neuronales. La IA moderna simplemente no existiría sin la potencia de procesamiento paralelo de las GPU.