La inteligencia artificial ha tomado mucha fuerza en los últimos años y en especial en el mundo de la programación especializada en la misma. Si buscas construir un PC especializado en dicho campo te enseñamos que has de tener en cuenta a la hora de escoger una CPU para la IA y por qué.
No hay duda que el campo de la informática que más está en auge es el de la inteligencia artificial, no obstante se trata de un mundo en el que los algoritmos a ejecutar requieren un considerable nivel de potencia en nuestro ordenador y no es suficiente con optar un procesador estándar. A la hora de escoger una CPU para IA hemos de tener en cuenta una serie de puntos importantes para que no nos quedemos cortos en cuanto a rendimiento.
¿Cuál es el mejor tipo de CPU para IA?
En realidad una CPU es relevante para cualquier tipo de aplicación, pero hemos de partir de la base que algunas requieren niveles de rendimiento mucho más altas que otras y la inteligencia artificial es una de ellas. Esto lo tenemos que tener en cuenta a la hora de escoger el procesador que vamos a necesitar y no olvidemos que la elección de la CPU para la IA también marcará el resto del hardware del sistema.
La inteligencia artificial requiere manejar grandes cantidades de datos y hemos de tener en cuenta que a más datos a procesar más potencia y es aquí donde las división del trabajo cobra importancia y para ello necesitamos una gran cantidad de núcleos. ¿Y qué tipo de procesadores cumplen con ello? Pues tenemos dos candidatos, por un lado, los que están pensados para HEDT o estaciones de trabajo y por el otro los que están pensados para servidores.
¿Cuál de los dos tipos es mejor? Pues las CPU HEDT como los Threadripper de AMD o equivalentes de Intel como los Xeon Workstation. El motivo de ello es que los procesadores para servidor debido a necesitar estar siempre operativos funcionan a velocidades de reloj más bajas, suelen carecer de Boost. Además, que su hardware complementario resulta más caro y muchas veces no se encuentra preparado en cuanto a forma y tamaño para usarse en un escritorio.
¿Son buenas las CPU para la IA?
A primera vista no, si hacemos una clasificación de los diferentes tipos de procesador para ejecutar algoritmos de inteligencia artificial. Aunque esto tiene un matiz y es el hecho de que a día de hoy se suelen utilizar para ejecutar partes del código escalares. ¿Qué significa esto? Pues hace referencia a las operaciones aritméticas que operan con un solo número, mientras que las que operan con varios son enviadas a coprocesadores como las potentes unidades SIMD de las GPU o los recientemente añadidos arrays sistólicos o unidades Tensor en las mismas.
En realidad no existen las CPU para la IA, pero en los últimos años hemos visto nuevas instrucciones y unidades de ejecución que las hacen mucho mejores a la hora de ejecutar dichos algoritmos. Por ejemplo es normal trabajar con conjuntos de datos de baja precisión y, por tanto, con una longitud de 16, 8 e incluso 4 bits. Pues bien, dichas instrucciones no eran habituales en una CPU, pero se han ido añadiendo por la demanda y en especial en las unidades SIMD.
Unidades Tensor o Arrays sistólicos en CPU
Luego tenemos el hecho en que muchos problemas de aprendizaje profundo se solucionan con las llamadas unidades Tensor o Arrays Sistólicos, sobre cuyo funcionamiento no entraremos en este artículo. Lo que sí que dejaremos caer es que los procesadores neurales, las unidades tensor de las GPU de NVIDIA y las nuevas unidades AMX de los Intel Core 12 son arrays sistólicos, por lo que son los procesadores de Intel lanzados al mercado desde finales de 2021 hacia adelante los que están más preparados para ejecutar algoritmos de inteligencia artificial. Siempre y cuando las aplicaciones hayan sido optimizadas para utilizar dichas instrucciones.
No obstante dichas instrucciones al mover grandes volúmenes de datos requieren grandes anchos de banda y aquí entramos en la forma en que Intel y AMD han solucionado respectivamente dicho problema. En el caso de la empresa de tres letras lo que han hecho es aumentar la LLC a través de la V-Cache para mejorar su rendimiento, la empresa de la marca azul, en cambio, tiene algunos modelos de sus Xeon Workstation memoria HBM de manera complementaría para sacar todo el provecho a su unidad AMX.
Sea cual sea el procesador que escojas, te recomendamos que lo acompañes con memoria RAM con un buen ancho de banda. Es por este motivo que os recomendamos una del tipo HEDT, ya que sus placas base suelen tener configuraciones con cuatro y hasta ocho canales de memoria. Esto significa una velocidad de transferencia o ancho de banda dos e incluso cuatro veces más que un PC de escritorio.
¿Acaso no es mejor una GPU para la IA?
Pues sí, dicha afirmación es cierta, pero nada supera la combinación de un potente procesador para estaciones de trabajo y una tarjeta gráfica potente trabajando en conjunto. No olvidemos que de un tiempo a esta parte y especialmente en el caso de NVIDIA hemos visto evolucionados sus procesadores gráficos a optimizaciones para ejecutar algoritmos de inteligencia artificial, basados en los diferentes tipos de aprendizaje máquina. Sin embargo, en la unión se encuentra la fuerza y dado que un sistema es tan poderoso como le permite su pieza menos potente, escoger una CPU de escritorio no solo supone un recorte en cuanto al rendimiento de procesamiento, sino también de cara a la memoria.
En pleno periodo de escasez de tarjetas gráficas hemos de buscar soluciones alternativas y este es un problema que conocen no solo Intel y AMD en el mundo de los procesadores x86. El mundo ARM también se está poniendo a punto con diseños de CPU para la IA con grandes cantidades de núcleos y optimizadas para altos anchos de banda. Tenemos ejemplos de procesadores como Nuvia, ahora Qualcomm, Ampere o el A64FX de Fujitsu que marcan un nuevo paradigma ante las nuevas necesidades.
Así pues, si buscas comprarte un PC para ejecutar tus algoritmos de inteligencia artificial y no encuentras disponibles tarjetas gráficas de alto calibre entonces una CPU HEDT o para estaciones de trabajo es la mejor opción y más cuando tienen las unidades especializadas para ello.
