¿Qué es una UNP? He aquí por qué de repente todo el mundo habla de ellos
La era de la IA está sobre nosotros. Mientras la IA generativa sigue avanzando, empresas como Intel, AMD y Qualcomm también están hablando del lado del hardware de la ecuación. Con la introducción de la NPU, que significa unidad de procesamiento neuronal, los procesos que utilizan IA se acelerarán, al menos en teoría.
Apple lleva años utilizando una NPU en sus chips, por lo que no son exactamente nuevos. Y, sin embargo, al ser anunciados como el “próximo gran avance” en varias industrias, son más importantes que nunca.
¿Qué es una UNP?
En esencia, una NPU es un procesador especializado diseñado explícitamente para ejecutar algoritmos de aprendizaje automático. A diferencia de las CPU y GPU tradicionales, las NPU están optimizadas para manejar cálculos matemáticos complejos que son parte integral de las redes neuronales artificiales.
Destacan en el procesamiento de grandes cantidades de datos en paralelo, lo que los hace ideales para tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y otras funciones relacionadas con la IA. Por ejemplo, si tuviera una NPU dentro de una GPU, la NPU podría ser responsable de una tarea específica como la detección de objetos o la aceleración de imágenes.
NPU, GPU y CPU: comprender las diferencias
Si bien las GPU (unidades de procesamiento de gráficos) dominan el procesamiento paralelo y se utilizan a menudo en el aprendizaje automático, las NPU llevan la especialización un paso más allá. Las GPU son versátiles y destacan en el manejo de la representación de gráficos y tareas paralelas, mientras que las CPU (Unidades centrales de procesamiento) son el cerebro de uso general de una computadora y manejan una amplia gama de tareas.
Sin embargo, las NPU están diseñadas específicamente para acelerar algoritmos de aprendizaje profundo. Están diseñados para ejecutar operaciones específicas requeridas para redes neuronales. Este grado de especialización permite a las NPU ofrecer un rendimiento significativamente mayor para cargas de trabajo de IA en comparación con las CPU e incluso las GPU en ciertos escenarios.
GPNPU: La fusión de GPU y NPU
Ha surgido el concepto de GPNPU (híbrido GPU-NPU), cuyo objetivo es combinar los puntos fuertes de las GPU y las NPU. Las GPNPU aprovechan las capacidades de procesamiento paralelo de las GPU al tiempo que integran la arquitectura NPU para acelerar las tareas centradas en la IA. Esta combinación tiene como objetivo lograr un equilibrio entre la versatilidad y el procesamiento especializado de IA, satisfaciendo diversas necesidades informáticas dentro de un solo chip.
Algoritmos de aprendizaje automático y NPU
Los algoritmos de aprendizaje automático forman la columna vertebral de las aplicaciones de IA . Aunque a menudo se confunde con la IA, el aprendizaje automático puede verse como un tipo de IA. Estos algoritmos aprenden de patrones de datos y realizan predicciones y decisiones sin programación explícita. Hay cuatro tipos de algoritmos de aprendizaje automático: supervisados, semisupervisados, no supervisados y de refuerzo.
Las NPU desempeñan un papel fundamental en la ejecución eficiente de estos algoritmos, realizando tareas como entrenamiento e inferencia, donde se procesan grandes conjuntos de datos para refinar modelos y hacer predicciones en tiempo real.
El futuro de las NPU
Estamos viendo que NPU aparecerán por todas partes en 2024, siendo los chips Meteor Lake de Intel los más destacados. En cuanto a qué tan importantes serán en el futuro, aún está por verse. En teoría, las capacidades mejoradas de IA conducirán a aplicaciones más sofisticadas y una automatización mejorada, haciéndola más accesible en varios dominios.
A partir de ahí, la demanda de aplicaciones impulsadas por IA debería seguir aumentando, con las NPU a la vanguardia. Su arquitectura especializada, optimizada para tareas de aprendizaje automático, permite a las NPU avanzar en el mundo de la informática. La fusión de GPNPU y los avances en los algoritmos de aprendizaje automático sin duda impulsarán avances que no hemos visto antes, impulsando la progresión de la tecnología y remodelando nuestro panorama digital.
En este momento, las NPU pueden no parecer un gran problema para la mayoría de las personas, solo aceleran las cosas que ya puede hacer en su PC, como desenfocar el fondo en una llamada de Zoom o realizar la generación de imágenes de IA localmente en su máquina. Sin embargo, en el futuro, a medida que las funciones de IA lleguen a más y más aplicaciones, es posible que estén destinadas a convertirse en una parte esencial de su PC.