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Las GPUs y su futuro en el desarrollo de servicios basados en IA

  • Inteligencia Artificial

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Desde que los fabricantes de procesadores gráficos comenzaron a aplicar sus tecnologías a la inteligencia artificial, las empresas que han apostado por estas plataformas les han dado un uso interno. Pero ahora se está instalando una tendencia de utilización de las GPUs para el desarrollo de aplicaciones y servicios basados en inteligencia artificial.

En los últimos dos años, aproximadamente, los fabricantes de Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) han desarrollado un nuevo mercado para sus productos, que es el de la inteligencia artificial. Las arquitecturas de procesadores que han desarrollado a lo largo de los años están enfocadas a realizar los complejos cálculos necesarios para jugar a juegos digitales de primer nivel y para aplicaciones profesionales de cálculo avanzado en entornos como el científico, el económico, etcétera.

De esta forma, sus microprocesadores han seguido una línea de desarrollo muy distinta a la de las CPU, integrando grandes cantidades de núcleos de procesamiento y memoria de muy alta velocidad para poder hacerse cargo de muchos procesos paralelos de forma simultánea e independiente. Esto, con el tiempo, ha demostrado sus múltiples posibilidades en el entorno de la inteligencia artificial, donde se deben ejecutar algoritmos altamente complejos y trabajar con mucha información de forma simultánea.

Como resultado, fabricantes como Nvidia han lanzado plataformas basadas en GPU pensadas especialmente para la inteligencia artificial, que combinan más procesadores en menos espacio, comparándolas con las máquinas basadas en CPU convencionales. Pero su éxito está siendo relativo, y todavía no han conseguido despegar con la fuerza esperada, a la luz de las últimas cifras económicas presentadas por marcas como esta.

Aunque los expertos, y entre ellos los mismos responsables de la industria de chips gráficos, están detectando un interesante cambio de enfoque en sus clientes. Mientras que en un principio sus plataformas basadas en GPU se empleaban para aplicaciones de inteligencia artificial internas de la organización, ahora están comenzando a usarlas para desarrollar productos y servicios basados en la IA.

Porque, más allá de su uso inicial, este tipo de equipos permiten acelerar mucho el desarrollo y las pruebas de determinadas aplicaciones de inteligencia artificial. Y dos de las líneas de producción que se están siguiendo son las aplicaciones de IA para infraestructuras en el borde y las interfaces conversacionales, basadas en una IA dedicada al procesamiento de lenguaje natural (PNL).

Según creen los representantes de la industria, esto impulsará el crecimiento de plataformas GPU para IA a corto plazo, mientras se van incrementando las ventas de este tipo de equipos para en uso interno de aplicaciones de inteligencia artificial en las empresas. Su visión es que la combinación de estos dos mercados permitirá la expansión de este modelo de infraestructura tan especializada en los próximos años.

Pero hay un grupo de clientes clave en los mercados de TI, que son los operadores de centros de datos, especialmente los hiperescala, y que de momento no están adoptando esta tecnología de una forma destacada. Aunque la industria espera que la adopción de plataformas GPU para la inteligencia artificial entre este target aumente en los próximos años. Los expertos opinan que la inestabilidad de la economía internacional, con conflictos y alto riesgo de recesión en países clave, ha llevado a una acumulación de inventario de infraestructuras, y ha desanimado a los compradores en la primera mitad de este año.

Pero aseguran que a partir del tercer o cuarto trimestre las ventas de plataformas profesionales de GPU destinadas a la inteligencia artificial comenzarán a aumentar, mientras la base de clientes aumenta en segmentos principales como los proveedores de servicios en la nube y desarrolladores de aplicaciones empresariales y otras tecnologías potenciadas con IA. Ejemplos de ello son la robótica industrial y de entrega de mercancías, los chats de voz y los sistemas automatizados de detección de fraude en el sector asegurador, aunque hay otros.