La inteligencia artificial ya no depende únicamente de la nube
Este modelo sigue siendo fundamental para ejecutar sistemas de inteligencia artificial muy grandes, pero los fabricantes de procesadores están impulsando otra forma de trabajar: ejecutar una parte de la IA directamente dentro del dispositivo.
Para conseguirlo, muchos ordenadores modernos incorporan un componente llamado NPU. Sus siglas provienen de Neural Processing Unit, que puede traducirse como unidad de procesamiento neuronal.
Una NPU es un procesador diseñado específicamente para realizar determinadas operaciones matemáticas utilizadas por los modelos de inteligencia artificial. Su objetivo no es sustituir completamente a la CPU o a la GPU, sino trabajar junto a ellas y encargarse de tareas para las que puede resultar más eficiente.
¿Qué es exactamente una NPU?
Un ordenador moderno puede contener diferentes tipos de procesadores especializados. Cada uno está optimizado para realizar determinadas tareas.
La CPU sigue siendo el componente principal para ejecutar el sistema operativo, aplicaciones, cálculos generales y una enorme variedad de procesos. Una GPU, por su parte, puede realizar una gran cantidad de operaciones en paralelo y se utiliza tanto para gráficos como para determinadas cargas de inteligencia artificial.
La NPU añade un tercer elemento especializado.
Está diseñada para acelerar operaciones relacionadas con redes neuronales y modelos de aprendizaje automático. Esto permite ejecutar determinadas funciones de IA consumiendo menos energía que si todo el trabajo dependiera constantemente de la CPU o de una GPU de alto rendimiento.
En términos sencillos, se puede pensar en la NPU como un pequeño motor dedicado exclusivamente a determinadas tareas de inteligencia artificial.
CPU, GPU y NPU no hacen exactamente lo mismo
Aunque estos tres componentes pueden participar en tareas relacionadas con inteligencia artificial, sus características son diferentes.
CPU
La CPU es el procesador general del sistema. Está preparada para ejecutar una enorme variedad de instrucciones y controlar prácticamente todos los procesos principales del ordenador.
Puede ejecutar modelos de inteligencia artificial, pero no siempre es la opción más eficiente cuando se necesitan miles de operaciones matemáticas paralelas.
GPU
Las tarjetas gráficas contienen una gran cantidad de unidades capaces de realizar operaciones simultáneamente. Esta característica las convirtió en uno de los componentes más importantes para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial.
Una GPU potente puede manejar modelos relativamente grandes y tareas exigentes, aunque normalmente requiere más energía que un acelerador especializado pequeño.
NPU
La NPU está optimizada específicamente para ciertas operaciones de redes neuronales.
Su principal ventaja aparece cuando una aplicación necesita mantener funciones de IA ejecutándose constantemente sin consumir demasiada batería o saturar otros componentes del sistema.
Por esta razón, CPU, GPU y NPU pueden trabajar juntas. El software puede decidir qué procesador resulta más adecuado para cada operación.
¿Qué significa ejecutar inteligencia artificial localmente?
La expresión IA local significa que un modelo o una función de inteligencia artificial se ejecuta directamente en el dispositivo del usuario.
En lugar de enviar toda la información a un servidor externo, el ordenador utiliza su propio procesador, memoria y aceleradores para realizar el cálculo.
Por ejemplo, determinadas funciones podrían analizar una imagen, eliminar ruido de una videollamada, reconocer voz o procesar información utilizando únicamente los recursos disponibles en el ordenador.
Esto no significa necesariamente que todas las herramientas de IA vayan a funcionar completamente sin conexión. Muchas aplicaciones combinarán procesamiento local y servicios en la nube.
El propio programa puede decidir cuándo una tarea resulta suficientemente pequeña para ejecutarla en el dispositivo y cuándo necesita utilizar servidores externos.
Qué ventajas puede ofrecer una NPU
La incorporación de una NPU puede aportar varias ventajas cuando las aplicaciones están diseñadas para aprovecharla.
Menor consumo energético
Una de las razones principales para utilizar procesadores especializados es la eficiencia.
Si una aplicación necesita mantener una función de inteligencia artificial activa durante mucho tiempo, utilizar constantemente una GPU potente puede consumir bastante energía. Una NPU puede ejecutar determinadas operaciones utilizando menos recursos.
Esto resulta especialmente importante en ordenadores portátiles, donde el consumo energético influye directamente en la duración de la batería.
Procesamiento directamente en el dispositivo
Algunas operaciones pueden realizarse sin enviar constantemente información a servidores remotos.
Esto puede disminuir la dependencia de una conexión a Internet y permitir que determinadas funciones continúen trabajando incluso cuando la conectividad es limitada.
Menor latencia
Cuando el procesamiento se realiza localmente, se elimina parte del tiempo necesario para enviar información a través de Internet y esperar la respuesta de un servidor.
En determinadas aplicaciones interactivas, esta reducción puede ayudar a conseguir respuestas más rápidas.
Mayor privacidad en ciertas tareas
Procesar información localmente también puede tener ventajas relacionadas con la privacidad.
Si una aplicación puede analizar un archivo directamente en el ordenador, puede reducir la cantidad de información que necesita enviarse a servicios externos.
Esto dependerá siempre del diseño concreto de cada aplicación. Tener una NPU no significa automáticamente que todos los datos permanezcan dentro del dispositivo.
Qué tipo de aplicaciones pueden aprovechar una NPU
Las posibilidades dependen del software y del hardware disponible, pero existen diferentes áreas donde este tipo de procesador puede tener utilidad.
- Eliminación de ruido durante llamadas y videoconferencias.
- Reconocimiento de voz y transcripción.
- Procesamiento y mejora de fotografías.
- Reconocimiento de objetos dentro de imágenes.
- Generación o resumen de texto mediante modelos pequeños.
- Traducción ejecutada directamente en el dispositivo.
- Clasificación automática de documentos.
- Funciones inteligentes dentro del sistema operativo.
Algunas de estas tareas ya pueden realizarse utilizando CPU o GPU. La diferencia es que una NPU permite disponer de un componente pensado específicamente para mantener determinadas cargas de IA funcionando de forma eficiente.
La IA local también puede transformar las herramientas online
La evolución de los procesadores no afecta únicamente a las aplicaciones instaladas. Los navegadores también están incorporando tecnologías que permiten aprovechar cada vez mejor el hardware disponible.
Esto abre la posibilidad de que determinadas herramientas web realicen operaciones complejas directamente desde el navegador.
En UtiliTools Pro ya existen diferentes herramientas online diseñadas para resolver tareas concretas sin necesidad de instalar programas adicionales.
También existen utilidades relacionadas directamente con inteligencia artificial, como la herramienta para quitar el fondo de una imagen con IA o las herramientas dedicadas al procesamiento de documentos e imágenes.
A medida que navegadores, sistemas operativos y procesadores mejoren su soporte para modelos locales, algunas funciones que hoy necesitan servidores externos podrían ejecutarse directamente en el ordenador.
¿Necesitas una NPU para utilizar inteligencia artificial?
No.
Un ordenador sin NPU puede seguir utilizando herramientas como asistentes de IA, generadores de imágenes, traductores, sistemas OCR y servicios de transcripción.
Gran parte de estas aplicaciones utilizan servidores remotos, por lo que el procesamiento principal no depende del hardware del usuario.
Además, CPU y GPU también pueden ejecutar modelos localmente.
La NPU simplemente añade un componente especializado que puede mejorar la eficiencia de ciertas tareas cuando las aplicaciones están preparadas para utilizarlo.
Qué significan los TOPS que aparecen en las especificaciones
Cuando se comparan NPUs es habitual encontrar una cifra expresada en TOPS.
TOPS significa trillones de operaciones por segundo y se utiliza como una forma aproximada de indicar la capacidad de procesamiento de inteligencia artificial de un acelerador.
Sin embargo, una cifra más alta no garantiza automáticamente que un ordenador vaya a ejecutar todas las aplicaciones de IA mucho más rápido.
El rendimiento real depende también del modelo utilizado, la memoria disponible, el software, los controladores y la optimización de cada aplicación.
Por ello, los TOPS son una referencia útil para comparar hardware, pero no deben considerarse la única medida del rendimiento de un equipo con inteligencia artificial.
La NPU será cada vez más importante en los ordenadores
Los principales fabricantes de procesadores están incorporando aceleradores de inteligencia artificial dentro de sus nuevas plataformas. Esto indica que la industria espera que cada vez más aplicaciones utilicen modelos directamente en los dispositivos.
El objetivo no es reemplazar la computación en la nube. Los modelos más grandes continuarán necesitando enormes cantidades de memoria y capacidad de procesamiento disponibles principalmente en centros de datos.
La evolución probablemente será híbrida.
Las operaciones pequeñas y frecuentes podrán ejecutarse directamente en el ordenador, mientras que las tareas más complejas seguirán enviándose a infraestructura externa.
Para el usuario, este cambio puede hacer que muchas funciones de inteligencia artificial sean más rápidas, eficientes y estén mejor integradas dentro de las aplicaciones que utiliza diariamente.
Conclusión
Una NPU es un procesador especializado diseñado para acelerar determinadas tareas de inteligencia artificial.
No sustituye a la CPU ni a la GPU. Trabaja junto a ellas y permite que ciertas funciones relacionadas con redes neuronales puedan ejecutarse de manera más eficiente.
Su importancia aumentará a medida que las aplicaciones incorporen más funciones de inteligencia artificial local.
En los próximos años, elegir un ordenador probablemente no dependerá únicamente de la velocidad del procesador, la cantidad de RAM o la potencia gráfica. La capacidad para ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente en el dispositivo también puede convertirse en una característica importante del hardware.
Para los usuarios de herramientas digitales, esto podría significar aplicaciones más rápidas, nuevas funciones offline y una mayor variedad de procesos realizados directamente desde el propio ordenador.
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