El poder potencial de la inteligencia artificial (IA) está llamando la atención sobre el valor sin explotar que encierran las enormes cantidades de datos que las organizaciones han acumulado en los últimos años. Sin embargo, procesar cantidades tan grandes de datos históricamente ha requerido una gran cantidad de potencia informática, pero también una gran cantidad de tiempo, exactamente lo que las organizaciones no necesitan cuando buscan una ventaja competitiva. Con computación acelerada por unidad de procesamiento gráfico (GPU), sin embargo, la industria de la tecnología de la información (TI) tiene una alternativa nueva, más eficaz y eficiente.
En el pasado, muchos proyectos con uso intensivo de datos dependían de una infraestructura costosa e intensiva en unidades de procesamiento central (CPU) para extraer valor de los datos. Durante años, los proveedores de hardware informático se centraron en aumentar la velocidad de la CPU (para obtener más computación en menos tiempo). Sin embargo, esto tiene consecuencias, como un mayor uso de energía y una mayor generación de calor.
El uso de la computación acelerada por GPU, es decir, el uso de una GPU en combinación con una CPU, lo que permite a la GPU gestionar la mayor cantidad posible de código de aplicación de procesos paralelos, permite a los investigadores obtener más información y generar datos procesables de forma más rápida y rentable que nunca. Esto se debe a que una sola GPU puede ofrecer el rendimiento de cientos de CPU para determinadas cargas de trabajo.
La GPU lleva el enfoque de computación paralela mucho más allá de la CPU y ofrece miles de núcleos de procesamiento. Esto puede acelerar algunos programas 100 veces más que con una CPU sola. Además, la GPU logra esta aceleración a la vez que ahorra más energía y es más rentable que una CPU.
Algunos procesos son inherentemente secuenciales y obtienen los mejores resultados con la CPU. Sin embargo, muchos otros procesos de aplicaciones paralelas pueden beneficiarse de los recursos de la GPU. Por esa razón, el uso combinado de CPU y GPU aprovecha lo mejor de ambas tecnologías y aprovecha la impresionante potencia de procesamiento secuencial de la última generación de CPU con la capacidad exponencial de procesamiento paralelo que ofrecen las GPU de alto rendimiento.
Siempre que su equipo de diseño de sistemas tenga experiencia en la creación de sistemas basados en CPU y GPU y en los subsistemas de almacenamiento necesarios para este nivel de análisis de datos, el resultado de pasar a una estrategia acelerada por GPU es un rendimiento superior en todos los aspectos, un tiempo de procesamiento más rápido y una reducción de los requisitos de hardware.
Si bien esto es fantástico por ahora, el retorno de la inversión derivado del uso de la computación acelerada por GPU se extiende al futuro. NVIDIA, uno de los principales desarrolladores de GPU, predice que las GPU ayudarán a acelerar 1000 veces el rendimiento de procesamiento de aquí a 2025. Este inevitable aumento de la dependencia de las GPU significa que los primeros usuarios no solo disfrutarán de una mayor potencia informática con el tiempo, sino que también tendrán un mayor margen de diferencia con el tiempo que los competidores que no migran a la computación acelerada por GPU.
Esto se debe a que la tecnología que hace que la computación acelerada por GPU sea deseable para el análisis de datos actual también la hace ideal para la IA, que necesita una gran cantidad de potencia informática. Además, la mejora continua de la tecnología de GPU por parte de NVIDIA y otros proveedores y los enormes almacenes de datos ahora disponibles para mejorar los algoritmos permitirán a las organizaciones que ya están familiarizadas con la computación acelerada por GPU realizar una transición más fluida a la IA.
Es probable que el aumento de la eficiencia de la computación con GPU también abra el camino para computación perimetral. A medida que las próximas redes mejoradas permitan un mundo de operaciones de inferencia de alta velocidad y baja latencia en el borde, naturalmente se seleccionarán las plataformas más potentes y eficientes desde el punto de vista energético para estas aplicaciones.
Este valor relacionado con la IA depende de encontrar un diseñador de sistemas con experiencia tanto en computación acelerada por GPU como en IA, lo que puede ser un desafío. Sin embargo, una vez que lo hagas y tengas un sistema de IA equilibrado que aproveche al máximo las capacidades de la GPU, los beneficios de esta emocionante tecnología serán aún más fuertes.
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