La tecnología nos sorprende con avances asombrosos. Esta vez se despacha con un sistema que revoluciona al mundo y será, sin dudas, una herramienta que se podrá aprovechar de diversas formas.
La IA está al servicio de diferentes tareas y, a través de un nuevo chip electrónico denominado NPU, puede acelerar el trabajo en diferentes actividades y ejecutar aprendizaje automático para optimizarlo de forma progresiva.
En este Informe USERS se ofrecen las últimas novedades de las unidades de procesamiento neuronal y sus aportes a los distintos dispositivos con el fin de que conozcas qué utilidad prestan en tus tareas cotidianas
Autor: Mariano Manciameli
NPU, unidad de procesamiento neuronal
Una NPU o Unidad de Procesamiento Neuronal (Neural Processing Unit) es un tipo de circuito integrado de procesamiento especializado, que se creó para acelerar y optimizar las tareas relacionadas con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning).
Su arquitectura está diseñada para manejar operaciones comunes en redes neuronales artificiales, como las multiplicaciones de matrices y las operaciones de activación no lineales, de manera eficiente.
La definición que has leído en el párrafo anterior no fue elaborada por el autor de este informe, sino que surge de ChatBot GPT-4 que, en pocos segundos, fue capaz de confeccionar un informe detallado sobre las unidades de proceso neuronal.
Esto muestra la presencia de una herramienta capaz de ayudar en las tareas cotidianas, tanto desde el aporte de material explícito como en el aprendizaje, para optimizar todos los procesos en el uso de dispositivos electrónicos.
Las NPU se integran en diferentes aparatos, y esto supone un aporte significativo para su uso ya que podrá ejecutar un estilo de computación más inteligente.
La humanidad deberá saber aplicar estos aportes y, si bien no la va a suplantar y eso es un principio lógico, tendrás que tomar conciencia de que su ayuda será grandiosa en muchos aspectos.
En la actualidad, las NPU se ensamblan en microprocesadores para computadoras, unidades de procesamiento gráfico en tarjetas de video, centro de datos y servidores, smartphones, automóviles y electrónicos de consumo en general.
En muchos de estos dispositivos, aporta eficiencia de gasto energético, aceleración de tareas y su automatización, con lo que se puede aventurar un desarrollo a futuro con mejoras y contar con aparatos aún más inteligentes.
Técnicamente existen dos tipos de NPU: una integrada y otra independiente. Las integradas se encuentran en los sistemas de placas compuestas de los dispositivos móviles, como teléfonos, tablets y unidades de geolocalización.
Estas son de menor consumo energético que las independientes y ayudan en las tareas generales que se realizan con esos aparatos. En cambio, las independientes son módulos separados que se pueden conectar a un sistema informático; suelen ser de mayor potencia y más flexibles que las integradas, aunque más grandes, y por ello aumentan el consumo de la energía.
Si te preguntas quién inventó la NPU, la respuesta es que no hay un único inventor. Esta tecnología es el resultado de la evolución y el desarrollo gradual de los semiconductores concentrados en la inteligencia artificial. Muchas empresas han contribuido a este desarrollo y, entre las más destacadas, están Apple, Google y Huawei.
Aspectos técnicos de las NPU
Si bien los datos técnicos de las Unidades de Procesamiento Neuronal pueden variar según su arquitectura, aplicación de uso y fabricantes, hay cuestiones en común que estos circuitos tienen y que son de relevancia para que entiendas su uso.
La tecnología de fabricación es la misma de muchos microprocesadores y está expuesta en nm (nanómetros) lo cual indica que son unidades pequeñas compuestas por microtransistores que componen la gran mayoría de la superficie y afecta directamente su rendimiento energético y su densidad.
La industria utiliza esta forma de fabricar, y su explicación es que el paso de la energía resulta más ágil y podrá resolver ecuaciones rápidamente usando los algoritmos implantados en ellos.
Los transistores son componentes que permiten modificar la señal de salida y respuesta a una entrada. Millones de ellos son utilizados en la fabricación de las CPU y GPU principalmente y ahora también en las unidades NPU que, al ser de microdimensión, hacen a los procesadores cada día más potentes.
En conclusión, las NPU tienen el mismo sistema de fabricación que otros similares, y estos se consideran más potentes y económicos en energía cuanto más pequeños sean.
En este microchip fabricado por AMD, conviven CPU + GPU + NPU formado por más de 4.8 millones de microtransistores por núcleo que lo convierten en uno de los chips más poderosos del mercado.
En lo que respecta a la arquitectura de las NPU y puntualmente a los tipos de núcleos que tienen, ten en cuenta que presentan una variedad especializada en distintas operaciones. Hay núcleos de convolución, también conocidos como red neuronal convulsional, cuya función es permitir la realización de operaciones orientadas a la parte visual, ejecutando acciones para la mejora en el tratamiento de imágenes.
En cambio, otros tipos de núcleos llevan a cabo la multiplicación de matrices para tareas matemáticas de alto nivel y permiten el proceso rápido de la información. Estos núcleos pueden ser aplicados para la inteligencia artificial y realizar aprendizaje automático, producen la aceleración del hardware además de incidir directamente en la parte visual.
Otro punto que es necesario que sepas es que las NPU traen distintos tipos de memoria, y cada una de ellas está diseñada para diferentes usos. Todas son de alta velocidad y se ocupan del almacenamiento y recupero de datos, así como la interacción con la IA. Las memorias más importantes son las siguientes.
La SRAM es una memoria que se encarga del almacenamiento inmediato de datos de las redes neuronales. Esto se produce de forma temporaria y en pleno uso del procesamiento.
Las NPU tienen memoria caché, y esta se usa para reducir la latencia y mejorar el acceso a los datos más utilizados durante las operaciones de aprendizaje automático.
También poseen una memoria flash o EEPROM de tipo no volátil y, como en las computadoras, almacenan el firmware que, en este caso, es un modelo de la IA que se retiene cuando la NPU esta apagada.
En este microchip fabricado por AMD, conviven CPU + GPU + NPU formado por más de 4.8 millones de microtransistores por núcleo que lo convierten en uno de los chips más poderosos del mercado.
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