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Publicación semestral   • ISSN 2683-2968   •  Noviembre 2023   •  Número de revista 8

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



• Resumen • 1 Introducción • 2 Las GPU en la investigación de IA 
• 3 Servidores basados en Linux para procesamiento de IA
• 4 Unidades de Procesamiento Neuronal (NPU) Ascend de Huawei   • 5 Conclusiones  • Referencias  
• [Versión PDF] 

Resumen

Los rápidos avances en Inteligencia Artificial (IA) se han potenciado por el desarrollo de hardware de computadora más capaz y algoritmos innovadores. Las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) emergieron como un componente esencial para la investigación y el desarrollo de la IA, otorgando un inmenso poder computacional para acelerar el entrenamiento y la inferencia de las redes neuronales. Este artículo se adentra en el uso de las GPU para la investigación y desarrollo de nuevos modelos de redes neuronales, partiendo de los esquemas más conocidos, en lo que corresponde a los proyectos del espacio de innovación para el desarrollo de habilidades digitales Alianza UNAM – Huawei, con un enfoque específico en los servidores Linux que contienen las Unidades de Procesamiento Neuronal (NPU) Ascend de la marca Huawei y sus capacidades de aceleración de los cálculos para la IA.

Palabras clave:  Arquitectura DaVinci, Contenedor, GPU, Huawei, Inteligencia Artificial, Linux, Mindspore, NPU, Pytorch, Redes Neuronales, Software libre, TensorFlow, Unidad de Procesamiento Gráfico, Unidad de Procesamiento Neuronal.

Abstract

GPU and NPU for artificial intelligence development. The case Huawei’s Ascend NPU on Linux

The fast advancements in artificial intelligence (AI) have been largely fueled by the development of powerful computing hardware and innovative algorithms. Graphic Processing Units (GPUs) have emerged as a vital component in AI research and development, providing immense computational power to accelerate neural network training and inference. This article delves into the usage of GPUs for AI research and the development of new neural network models, starting from the most well-known schemas regarding the projects under the space for innovation for digital capabilities development inside the UNAM-Huawei Alliance, with a specific focus on Linux-based servers and the Huawei NPU Ascend in supporting AI workloads and accelerating its computations.

Keywords: DaVinci Architecture, Docker, GPU, Huawei, Artificial Intelligence, Linux, Mindspore, NPU, Pytorch, Neuronal Networks, Open source, TensorFlow, Graphic Processing Unit, Neuronal Processing Unit.

Fecha de recepción: julio de 2023
Fecha de publicación: noviembre de 2023

• Resumen • 1 Introducción • 2 Las GPU en la investigación de IA 
• 3 Servidores basados en Linux para procesamiento de IA
• 4 Unidades de Procesamiento Neuronal (NPU) Ascend de Huawei   • 5 Conclusiones  • Referencias  
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TIES, REVISTA DE TECNOLOGÍA E INNOVACIÓN EN EDUCACIÓN SUPERIOR (www.ties.unam.mx) 2023, Año 4, No. 7, marzo 2023, es una publicación semestral editada por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Ciudad Universitaria, Alcaldía Coyoacán, C.P. 04510, Ciudad de México, a través de la Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, (DGTIC), Circuito Exterior s/n, Ciudad Universitaria, Alcaldía Coyoacán, C.P. 04510, Ciudad de México, Teléfono: (55) 56228166, https://www.ties.unam.mx, revista.ties@unam.mx. Editor responsable: Mtra. Lizbeth Luna González. Número de reserva de Derechos de Autor otorgado por INDAUTOR: 04-2019-011816190900-203 ISSN: 2683-2968, ambos otorgados por el Instituto Nacional del Derecho de Autor. Responsable de la última actualización de este número, Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, (DGTIC). Circuito Exterior s/n, Ciudad Universitaria, Alcaldía Coyoacán, C.P. 04510, Ciudad de México, fecha de la última modificación, diciembre de 2022. El contenido de los artículos es responsabilidad de los autores y no refleja el punto de vista de los árbitros, del Editor o de la UNAM. Se autoriza la reproducción total o parcial de los textos aquí publicados siempre y cuando se cite la fuente completa y la dirección electrónica de la publicación. La revista se ha desarrollado sin fines de lucro, con finalidades de diseminación del conocimiento, bajo licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial (CC BY-NC-SA 4.0). Hecho en México, 2023.

• Resumen • 1 Introducción • 2 Las GPU en la investigación de IA 
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• 4 Unidades de Procesamiento Neuronal (NPU) Ascend de Huawei   • 5 Conclusiones  • Referencias  
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