Los fabricantes de procesadores han empezado a tener en cuenta la inteligencia artificial para el diseño de los chips, de manera que estos se optimicen para tareas relacionadas.
Los nombres de Intel, Nvidia, AMD, Qualcomm están ligados por muchos aspectos. El más claro de todos es la competencia y, dentro de este factor, hay una nueva categoría: la inteligencia artificial. Esta tendencia, aparte de haberse convertido en un término repetitivo en los últimos meses, está influyendo en las tripas del hardware. Los fabricantes de procesadores se han lanzado a la carrera para posicionarse ventajosamente en el campo. Y están cambiando el diseño de los chips para adaptarse a las exigencias de la IA.
Un diseño de los chips adaptado a la inteligencia artificial es importante en tanto estos tengan una mayor capacidad para desplegar y entrenar algoritmos especializados. Hoy en día la IA apenas representa el 0,1% de las cargas de trabajo en los centros de datos. Pero se espera que en el futuro una gran parte de los servidores se dediquen a tareas de inteligencia artificial.
Este es el escenario para la nube, que será la gran proveedora de servicios IA, como el de los asistentes personales. Pero la tecnología también se dará en máquinas móviles, no conectadas por cable a la Red, como los coches autónomos. De ahí que los grandes nombres dentro de los fabricantes de procesadores tengan interés en colocarse a la cabeza del movimiento.
Intel trabaja mano a mano con Nervana, empresa que adquirió el pasado año, para adaptar sus procesadores Xeon y Xeon Phi a la IA. Además, la compañía ha lanzado su nuevo chip Lake Crest, que soporta con efectividad tareas de deep learning. Esta modalidad de IA, que basa el aprendizaje en una estructura de capas, para simular una red neuronal, es una de las elegidas para marcar el camino que seguirá la tecnología.
La otra compañía que más esfuerzos está haciendo en IA es Nvidia. La firma de procesadores gráficos sigue pendiente de los videojuegos, pero ha ampliado sus miras. Los centros de datos y la realidad virtual están entre sus preferencias también ahora. Y la tendencia de futuro la tiene clara: inteligencia artificial, de nuevo.
Nvidia cuenta con algunas ventajas en este terreno. Lo primero es que lleva años trabajando este campo sin hacer mucho ruido. Pero es que uno de los elementos determinantes hoy en día para el éxito en la aplicación de un algoritmo IA es el componente gráfico. El reconocimiento de imágenes se ha utilizado ampliamente en investigación, en medicina, para coches autónomos, en plataformas online. Y la potencia gráfica de la compañía ha impulsado parte de estos trabajos.
La compañía trabaja para que sus chips puedan realizar más fácilmente cálculos matemáticos y otras operaciones adecuadas para IA. También AMD está en ello, aunque su esfuerzo tiene más que ver con el software de aceleración para sus procesadores. Por su parte, Qualcomm viene hormonando últimamente a sus Snapdragon con aceleradores para el aprendizaje automático.
Y, detrás de todas estas compañías, llegan startups con material fresco. Un ejemplo es Graphcore, una firma de Bristol que desarrolla desde cero chips orientados a deep learning.
Imágenes: glyn_nelson, Clint__Budd
