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Creados en un inicio para renderizar videojuegos, estos chips resultaron encajar a la perfección con los enormes cálculos que exige entrenar una IA.
Las GPU, o unidades de procesamiento gráfico, se diseñaron originalmente para renderizar gráficos 3D complejos en videojuegos, una tarea que exige realizar enormes cantidades de cálculos matemáticos simples de forma simultánea sobre millones de píxeles. Resulta que entrenar modelos de IA implica un tipo de carga de trabajo extremadamente similar: cantidades masivas de multiplicación de matrices realizadas en paralelo, así que los investigadores se dieron cuenta de que las GPU podían entrenar redes neuronales mucho más rápido que los procesadores tradicionales construidos para atender tareas una tras otra.
Almacenar archivos es tarea de los discos duros o las unidades de estado sólido, no de las GPU, que están especializadas en el cálculo y no en el almacenamiento de datos. Mantener frescos los ordenadores lo hacen los ventiladores y disipadores de calor, y aunque las GPU sí generan calor considerable durante un uso intenso, refrigerar no es su función.
Este inesperado cruce de la industria del videojuego hacia la IA ha tenido tanta repercusión que, en ocasiones, la demanda de las empresas de IA ha provocado escasez y subidas de precio en las GPU de las que también dependen los propios jugadores para sus consolas y PC.
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¿Qué es el "phishing"?¿Qué es el "aprendizaje profundo" (deep learning)?¿Qué es una "filtración de datos"?¿Qué es "el metaverso"?¿Qué significa "SaaS" (software como servicio)?¿Qué es el "ransomware"?¿Qué hace una "VPN"?¿Qué hace un "firewall" (cortafuegos) en una computadora o red?¿Para qué sirve un "CAPTCHA"?¿Cuál es el principal beneficio de estos modelos de 'razonamiento'?¿Qué hace la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)?¿Cuál es una ventaja clave de esta IA 'en el dispositivo'?Quration — Quration Play