Procesadores ia: futuro de la computación

En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una tecnología revolucionaria que está transformando múltiples industrias. Desde asistentes virtuales hasta vehículos autónomos, la IA está presente en casi todos los aspectos de nuestra vida cotidiana. Uno de los elementos clave que ha permitido el avance de la IA es el desarrollo de procesadores especializados que son capaces de realizar tareas complejas de forma eficiente y rápida.

¿Qué procesador es mejor para la IA?

Al hablar de procesadores para la IA, hay dos plataformas principales que se destacan: Intel Xeon W y AMD Threadripper Pro. Estas dos opciones ofrecen una excelente confiabilidad, múltiples carriles PCI-Express para soportar varias tarjetas de video (GPU) y un rendimiento de memoria excepcional. Tener en cuenta que estas recomendaciones se centran en el hardware para la programación de modelos de entrenamiento en lugar de inferencia.

La elección entre Intel y AMD dependerá de tus necesidades específicas y de las herramientas que utilices en tu flujo de trabajo. En general, ambas marcas ofrecen un rendimiento sólido en el ámbito de la IA, pero si tu aplicación puede beneficiarse de las herramientas de la Intel oneAPI AI Analytics Toolkit, entonces la plataforma de Intel sería más adecuada para ti.

¿Cuántos núcleos de CPU hacen más rápida la IA?

El número de núcleos de CPU necesarios dependerá de la carga esperada para las tareas que no involucren la GPU. Como regla general, se recomienda al menos 4 núcleos por cada acelerador de GPU. Sin embargo, si tu carga de trabajo tiene un componente computacional significativo en la CPU, entonces 32 o incluso 64 núcleos podrían ser ideales. En cualquier caso, se considera que un procesador de 16 núcleos es el mínimo recomendado para este tipo de estaciones de trabajo.

¿Por qué se recomiendan los procesadores Xeon o Threadripper Pro en lugar de CPUs de nivel consumidor ?

La razón más importante para esta recomendación es la cantidad de carriles PCI-Express que estos procesadores admiten, lo que determinará cuántas GPU se pueden utilizar. Tanto el Intel Xeon W-3300 como el AMD Threadripper Pro 3000 Series admiten suficientes carriles PCIe para tres o cuatro GPU, dependiendo de la distribución de la placa base, el espacio del chasis y el consumo de energía. Esta clase de procesadores también admite 8 canales de memoria, lo que puede tener un impacto significativo en el rendimiento de las cargas de trabajo limitadas por la CPU. Además, estos procesadores son de grado empresarial y es probable que la plataforma en general sea robusta bajo una carga de cómputo sostenida y pesada.

Tarjeta de Video (GPU)

Desde mediados de la década de 2010, la aceleración de GPU ha sido la fuerza impulsora que ha permitido avances rápidos en la investigación de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Para el entrenamiento de aprendizaje profundo, las tarjetas gráficas ofrecen mejoras significativas de rendimiento en comparación con las CPU.

¿Qué tipo de GPU es la mejor para la IA?

NVIDIA es el líder indiscutible en el ámbito de la aceleración de GPU para la IA. Sus tarjetas gráficas son las más compatibles y fáciles de trabajar. Aunque existen otros aceleradores, como algunas de las GPUs de gama alta de AMD, FPGAs de varios fabricantes y otros procesadores emergentes de aceleración de ML, su disponibilidad y usabilidad en este momento no justifican su recomendación.

¿Qué tarjetas gráficas se recomiendan para la IA?

Casi cualquier tarjeta gráfica NVIDIA funcionará bien, siendo los modelos más nuevos y de gama alta los que generalmente ofrecen un mejor rendimiento. Tener en cuenta que la mayoría de las aplicaciones de ML / IA que utilizan aceleración de GPU funcionan bien con precisión simple (FP32). En muchos casos, el uso de Tensor Cores (FP16) con precisión mixta proporciona suficiente precisión para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo y ofrece mejoras significativas de rendimiento en comparación con FP32 estándar. La mayoría de las GPU de NVIDIA recientes tienen esta capacidad, excepto las tarjetas de gama baja.

Las tarjetas gráficas de consumo, como las GeForce RTX 4080 y 4090 de NVIDIA, ofrecen un rendimiento muy bueno, pero pueden ser difíciles de configurar en un sistema con más de dos GPU debido a su diseño de enfriamiento y tamaño físico. Por otro lado, las tarjetas gráficas profesionales de NVIDIA, como la RTX A5000 y A6000, son de alta calidad, suelen tener más memoria incorporada y funcionan bien en configuraciones de múltiples GPU. En particular, se recomienda la RTX A6000, con sus 48 GB de VRAM, para trabajar con datos que tienen un tamaño de características grande, como imágenes de alta resolución, imágenes 3D, etc.

¿Cuánta VRAM (memoria de video) necesita la IA?

La cantidad de VRAM necesaria dependerá del espacio de características del entrenamiento del modelo. La capacidad de memoria en las GPU ha sido limitada y los modelos de ML y los marcos de trabajo se han visto limitados por la VRAM disponible. Por esta razón, es común realizar una reducción de datos y características antes del entrenamiento. Por ejemplo, las imágenes para datos de entrenamiento suelen tener una resolución baja, ya que el número de píxeles se convierte en una dimensión de características críticas limitante. Sin embargo, ¡el campo ha tenido un gran éxito a pesar de estas limitaciones! Se considera que 8 GB de memoria por GPU es el mínimo y puede ser una limitación para muchas aplicaciones. Entre 12 y 24 GB es bastante común y está ampliamente disponible en tarjetas gráficas de gama alta. Para problemas de datos más grandes, puede ser necesario el uso de los 48 GB disponibles en la NVIDIA RTX A6000, aunque no es algo comúnmente necesario.

¿Las múltiples GPU mejoran el rendimiento en la IA?

En general, sí. Las configuraciones recomendadas suelen incluir varias tarjetas de video, pero los beneficios pueden estar limitados por el trabajo de desarrollo que estés realizando. La aceleración de múltiples GPU debe ser compatible con el marco de trabajo o programa que estés utilizando. Afortunadamente, el soporte para múltiples GPU es ahora común en aplicaciones de ML e IA. Sin embargo, si estás realizando trabajo de desarrollo sin el beneficio de un marco de trabajo moderno, es posible que debas encargarte de implementarlo tú mismo.

También debes tener en cuenta que una sola GPU, como la NVIDIA RTX 3090 o A5000, puede proporcionar un rendimiento significativo y puede ser suficiente para tu aplicación. Tener 2, 3 o incluso 4 GPU en una estación de trabajo puede proporcionar una cantidad sorprendente de capacidad de cálculo y puede ser suficiente para muchos problemas grandes. También se recomienda tener al menos dos GPU al realizar trabajo de desarrollo para permitir la prueba local de la funcionalidad y la escalabilidad de múltiples GPU, incluso si los trabajos de producción se enviarán a clústeres de cómputo con GPU separadas.

¿Es mejor NVIDIA o AMD para la IA?

Actualmente, NVIDIA es el líder indiscutible en el campo de la IA y ha realizado un trabajo intensivo de investigación y desarrollo en sus GPUs durante más de una década. Aunque se están realizando esfuerzos para hacer que las GPUs de AMD sean utilizables en este dominio y pronto Intel ingresará al campo, NVIDIA sigue siendo la opción preferida debido a su amplia compatibilidad y experiencia en el desarrollo de GPUs para cómputo.

¿Se necesita una tarjeta de video profesional para la IA?

No necesariamente. Las GPUs NVIDIA GeForce RTX 3080, 3080 Ti y 3090 son excelentes para este tipo de carga de trabajo. Sin embargo, debido a limitaciones de enfriamiento y tamaño, las tarjetas de la serie pro como la RTX A5000 y la A6000 son las mejores para configuraciones con tres o cuatro GPUs. Históricamente, el ML/AI moderno se desarrolló en GPUs de juegos de NVIDIA y todavía son muy comunes en estaciones de trabajo de desarrollo. Para cargas de trabajo más exigentes, se pueden utilizar las asombrosas GPUs de cómputo de NVIDIA, como la A100, en configuraciones montadas en rack. Aunque son muy caras, su rendimiento es impresionante.

¿Es necesario NVLink al usar varias GPUs para la IA?

NVLink de NVIDIA proporciona un puente de comunicación directa y de alto rendimiento entre dos GPUs. Si esto es beneficioso o no dependerá del tipo de problema. Para entrenar muchos tipos de modelos, no es necesario. Sin embargo, para cualquier modelo que tenga un componente histórico, como RNNs, LSTM, series de tiempo y especialmente modelos de Transformer, NVLink puede ofrecer una aceleración significativa y, por lo tanto, se recomienda su uso. Ten en cuenta que no todas las GPUs de NVIDIA admiten NVLink y, fuera de las tarjetas DGX, solo se puede establecer un puente entre dos GPUs.

Memoria (RAM)

La capacidad y el rendimiento de la memoria en el lado de la CPU de un sistema de ML/AI dependen, por supuesto, de las tareas que se ejecuten, pero pueden ser consideraciones muy importantes.

¿Cuánta RAM necesita la IA?

La regla general es tener al menos el doble de memoria de CPU que la memoria total de GPU en el sistema. Por ejemplo, un sistema con 2x GeForce RTX 3090 tendría 48GB de VRAM, por lo que se recomienda configurar el sistema con 128GB (96GB serían el doble, pero generalmente se configura con 128GB, que es la cantidad más cercana configurable).

Otro aspecto a considerar es cuánto análisis de datos se necesitará. A menudo, es necesario (o al menos deseable) poder cargar un conjunto completo de datos en memoria para su procesamiento y análisis estadístico. Esto puede implicar requisitos de memoria importantes, como 1TB (o incluso más) de memoria del sistema. Esta es una de las razones por las que recomendamos el uso de procesadores de grado de estación de trabajo y servidor, ya que admiten mucha más memoria del sistema que los chips de consumo.

Almacenamiento (Discos Duros)

El almacenamiento es uno de esos aspectos en los que es mejor tener más de lo que crees que necesitas. Los requisitos mínimos aquí son similares a los requisitos de memoria de la CPU. Después de todo, ¡tus datos y proyectos deben estar disponibles!

¿Qué configuración de almacenamiento funciona mejor para la IA?

Se recomienda utilizar almacenamiento NVMe rápido siempre que sea posible, ya que las velocidades de transmisión de datos pueden convertirse en un cuello de botella cuando los datos son demasiado grandes para caber en la memoria del sistema. Ejecutar trabajos desde NVMe puede reducir la ralentización de ejecución de trabajos. Las unidades NVMe están disponibles comúnmente con capacidades de hasta 4TB.

Junto con el almacenamiento NVMe rápido para ejecutar trabajos, las SSD basadas en SATA más tradicionales ofrecen capacidades más grandes que se pueden utilizar para datos que superan la capacidad de las unidades NVMe típicas. Las SSD SATA de 8TB están disponibles comúnmente.

Las unidades de disco duro magnéticas se pueden utilizar para almacenamiento de archivo y para conjuntos de datos muy grandes. Actualmente, están disponibles capacidades de 18TB o más.

Todas las opciones de almacenamiento mencionadas anteriormente se pueden configurar en matrices RAID. Esto agrega complejidad a la configuración del sistema y puede utilizar ranuras en la placa base que de otro modo admitirían GPU adicionales, pero puede permitir un espacio de almacenamiento en el rango de 10 a cientos de terabytes.

¿Debo usar almacenamiento conectado a la red para la IA?

El almacenamiento conectado a la red es otra consideración. Cada vez es más común que las placas base de las estaciones de trabajo tengan puertos Ethernet de 10Gb, lo que permite conexiones de almacenamiento en red con un rendimiento razonablemente bueno sin necesidad de agregar más componentes de red especializados.

Consultas habituales sobre procesadores con inteligencia artificial

• ¿Cuáles son los procesadores recomendados para la inteligencia artificial?
• ¿Cuántos núcleos de CPU se recomiendan para la IA?
• ¿Cuál es la mejor tarjeta gráfica para la inteligencia artificial?
• ¿Cuánta memoria RAM se necesita para la IA?
• ¿Qué tipo de almacenamiento es el mejor para la IA?

Los procesadores con inteligencia artificial son fundamentales para el desarrollo y el rendimiento de las aplicaciones de IA. Tanto Intel como AMD ofrecen opciones sólidas en este campo, con sus plataformas Xeon y Threadripper Pro, respectivamente. En cuanto a las tarjetas gráficas, NVIDIA sigue siendo el líder indiscutible, pero AMD y otras marcas están trabajando para aumentar su presencia en el mercado. La cantidad de RAM y el tipo de almacenamiento dependerán de tus necesidades específicas y del tamaño de tus proyectos de IA. En general, invertir en hardware de calidad es esencial para obtener el máximo rendimiento en tus aplicaciones de inteligencia artificial.

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