GPU y NPU para el desarrollo de la inteligencia artificial. El caso NPU Ascend Huawei en Linux

Introducción

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La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado múltiples campos del saber, la producción y la educación al facilitar que los algoritmos para aprendizaje de máquina puedan abordar problemas complejos de muy diversos tipos. El crecimiento exponencial de la IA está íntimamente ligado a la disponibilidad de cómputo de alto rendimiento, capaz de manejar grandes volúmenes de datos y resolver operaciones con mayor demanda de cómputo.

En este contexto, los microprocesadores conocidos como GPU¹ se han consolidado como elementos clave en el ámbito de la IA, proporcionando capacidades superiores, tanto computacionales como de procesamiento en paralelo. Adicionalmente, dos factores han incidido en ese desarrollo acelerado de la IA: la evolución de tecnologías para el aprendizaje profundo y la alta disponibilidad de grandes volúmenes de datos. Sin embargo, procesar esas cantidades de datos implica un entrenamiento de redes neuronales profundas con sustanciales recursos computacionales sustanciales, lo que de por sí es una labor matemáticamente intensa. Los microprocesadores tradicionales o CPU² son insuficientes para cumplir con las demandas del entrenamiento de esas redes neuronales complejas debido a su naturaleza secuencial y escalar.

En consecuencia, las GPU se han convertido en el mejor soporte de hardware para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, que son la base inobjetable de la inteligencia artificial actual. Las GPU, diseñadas inicialmente para la renderización, han sido por muchos años la mejor alternativa para acelerar los cálculos computacionales que requiere la IA.

Se procurará explorar aquí el papel fundamental que las GPU han tenido en la investigación en IA y el desarrollo de nuevos modelos de redes neuronales, enfocándose en el uso de las GPU en servidores con sistema operativo Linux y equipados con la tecnología de NPU Ascend desarrollada por la empresa Huawei, con la cual la Universidad Nacional Autónoma de México estableció un convenio de colaboración desde 2020 para crear el Espacio de Innovación en el Desarrollo de Capacidades Digitales en México³, a través del cual diversas instituciones mexicanas han podido ejecutar proyectos que incorporan tecnologías de IA para la atención de problemas en el país y el aporte de soluciones con un verdadero impacto social.

Con base en ello, se procurará dar alguna orientación acerca del significado del uso de este tipo de tecnología de hardware en la mejora de proyectos y resultados de la inteligencia artificial, especialmente los aprobados dentro de los proyectos de la Alianza establecida entre la UNAM y Huawei.