¿Por qué las GPU son importantes para la IA?
Las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU, por sus siglas en inglés), son relevantes para hacer funcionar la IA debido a que son componentes con capacidad para realizar procesos paralelos, lo cual es vital para el entrenamiento de redes neuronales de forma independiente, rápida y eficiente, explica Efrén Ramírez, gerente comercial de Nvidia México y Latinoamérica.
Es por esta razón que empresas como Meta están buscando construir grandes granjas de servidores basados en estas tecnologías para habilitar sus herramientas de IA dirigidas al usuario final.
Actualmente, destaca Ramírez, la tecnología de Nvidia ha tenido una explosión tan grande que las empresas que se encargan del desarrollo de las aplicaciones, como Meta u OpenAI, están buscando la manera de crear sus propios chips y no depender tanto de otras compañías.
A inicios de febrero, Meta presentó Artemis, un semiconductor desarrollado por la empresa para mejorar las capacidades de sus centros de datos enfocados en IA, mientras que OpenAI está interesada en adquirir la startup de chips dedicados, Rain, por 51 millones de dólares.
De acuerdo con los informes, esta empresa está trabajando en el desarrollo de unidades de procesamiento neuromórfico (NPU, por sus siglas en inglés), las cuales están diseñadas para replicar las características del cerebro humano y se trata de la última generación de la tecnología que habilita la IA y en la cual ya tienen desarrollos otras compañías, como Qualcomm o Intel, entre otras.
Sin embargo, Ramírez destaca que una ventaja competitiva de Nvidia sobre el resto de compañías es que han trabajado en el desarrollo de sus GPU desde hace más de 15 años y como ejemplo se encuentra la tecnología de IA aplicada al sector de los videojuegos con la cual la calidad en sus imágenes aumenta de forma nativa.
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