{"id":29375,"date":"2021-06-23T07:56:31","date_gmt":"2021-06-23T13:56:31","guid":{"rendered":"https:\/\/goldenti.com\/site\/?p=29375"},"modified":"2021-06-23T07:56:34","modified_gmt":"2021-06-23T13:56:34","slug":"origen-y-futuro-de-la-batalla-de-nvidia-por-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goldenti.com\/site\/origen-y-futuro-de-la-batalla-de-nvidia-por-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Origen y futuro de la batalla de NVIDIA por la Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"\n
\"NVIDIA<\/figure>\n\n\n\n

No es ning\u00fan secreto que NVIDIA ha virado su inter\u00e9s de los gr\u00e1ficos en exclusiva para que todos los esfuerzos se centren en su mayor parte en la inteligencia artificial. Dejando al desarrollo de nuevas tecnolog\u00edas gr\u00e1ficas en segundo plano y adoptando los algoritmos de inteligencia artificial para mejorar la calidad visual, siendo el DLSS el mayor ejemplo. \u00bfQu\u00e9 tal ha sido la evoluci\u00f3n de NVIDIA en la IA y c\u00f3mo se presenta de cara al futuro?<\/p>\n\n\n\n

A d\u00eda de hoy las GPU son arquitecturas donde la G de sus siglas en muchos casos son algo at\u00e1vicas. Ya que su arquitectura en general est\u00e1 pensada para el c\u00e1lculo en paralelo y generaci\u00f3n tras generaci\u00f3n han podido ir ejecutando c\u00f3digo cada vez menos espec\u00edfico en gr\u00e1ficos y m\u00e1s de prop\u00f3sito general. Esta evoluci\u00f3n les ha permitido estar en los superordenadores m\u00e1s potentes y llegar tambi\u00e9n a ser arquitecturas ideales para la IA.<\/p>\n\n\n\n

Lo que empez\u00f3 a mediados del 2006 con la aparici\u00f3n de la GeForce GTX 8800 y los primeros n\u00facleos CUDA<\/a>, ha evolucionado hasta el punto en que las GPU de NVIDIA se encuentran en superordenadores m\u00e1s avanzados y no para renderizar juegos, sino para llevar a cabo los c\u00e1lculos m\u00e1s complejos, tanto en computaci\u00f3n de alto rendimiento como de cara a la inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

NVIDIA domina el mercado de la IA con pu\u00f1o de hierro<\/h2>\n\n\n\n
\"NVIDIA<\/figure><\/div>\n\n\n\n

A d\u00eda de hoy, NVIDIA ha creado un ecosistema entre software y hardware de cara a la inteligencia artificial, el cual hasta el momento no ha podido ser igualado por la competencia. No en vano, los algoritmos de inteligencia artificial son utilizados por empresas de gran calibre como Google, Alibaba, AWS y Microsoft con su Azure. En el caso de Google ellos han creado su propio hardware son sus TPU, pero casi el 70% de los superordenadores y centros de datos utilizan hardware de NVIDIA en su interior.<\/p>\n\n\n\n

Tal es el dominio de la compa\u00f1\u00eda de Jen-Hsun Huang en este campo de la inform\u00e1tica que la mayor\u00eda de algoritmos y nuevo software que se basan en la inteligencia artificial se han desarrollado utilizando el hardware de NVIDIA como soporte. Pero la presencia de NVIDIA en el mercado de la IA puede ser vista como el intento de vender sus GPUs a un mercado diferente que el del gaming para sacar mayores m\u00e1rgenes, pero la historia de la apuesta de NVIDIA por la IA va m\u00e1s all\u00e1 de eso.<\/p>\n\n\n\n

Todo empez\u00f3 buscando gatos por internet<\/h2>\n\n\n\n
\"Gatete<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Se ha de tener en cuenta que el despliegue de una nueva tecnolog\u00eda en semiconductores tarda a\u00f1os en realizarse. En el caso de NVIDIA apostando por la IA la historia, seg\u00fan cuenta WIRED, comienza cuando el cient\u00edfico en jefe de NVIDIA, Bill Dally, estaba teniendo una charla con un antiguo compa\u00f1ero de trabajo de la universidad de Stanford, Andrew NG. Ya que Dally fue profesor de la misma antes de entrar en NVIDIA, y de reputado prestigio adem\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

Andrew Ng estaba creando un algoritmo que buscase gatos por internet de manera visual a trav\u00e9s de inteligencia artificial, pero su sistema ten\u00eda el problema de necesitar un hardware extremadamente complejo y costoso. Con miles de CPU trabajando en paralelo. Dally le coment\u00f3 a Ng que podr\u00eda solventar ese problema haciendo uso de unas pocas GPU y por tanto con un coste total mucho menor.<\/p>\n\n\n\n

Para solucionar el problema de Andrew, Bill se puso en contacto con Bryan Catanzaro, quien utilizando 12 GPUs de NVIDIA pudo demostrarle a Dally y NG que las GPU estaban mejor preparadas para la IA que las CPU. Esto era algo que Catanzaro ya sab\u00eda, ya que desde antes de unirse a NVIDIA en el 2008 hab\u00eda estado dise\u00f1ando arquitecturas de GPU para la inteligencia artificial. Por lo que el camino de NVIDIA en adoptar la IA no fue algo accidental que pas\u00f3 de la noche a la ma\u00f1ana, sino que ha habido una evoluci\u00f3n planificada.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo se presenta el futuro para NVIDIA en la IA?<\/h2>\n\n\n\n
\"NVIDIA<\/figure><\/div>\n\n\n\n

El crecimiento de la importancia de la IA en el mercado ha sido tal que las diferentes empresas del sector han virado sus motivaciones hacia ella. Si hay algo que define a cualquier empresa son sus recursos, procesos y motivaciones. Son estas \u00faltimas las que deciden cu\u00e1les son los nuevos recursos y procesos a buscar y desarrollar. \u00bfLa situaci\u00f3n? Las diferentes empresas del sector est\u00e1n creando sus propias soluciones y empezando a prescindir de NVIDIA, por lo que sus clientes se est\u00e1n convirtiendo en sus rivales.<\/p>\n\n\n\n

Google lleva creando sus propios chips desde 2015 para sus diferentes servicios, no solo las TPU, sino tambi\u00e9n sistemas de transcodificaci\u00f3n de v\u00eddeo que hace que no sean necesarias ya las GPU de NVIDIA, o AMD, para este tipo de tareas. Amazon ha creado sus propios chips Inferentia para Alexa despu\u00e9s de comprar a Annapurna Labs. La compra de Xilinx por parte de AMD tambi\u00e9n apunta en el mismo sentido y no podemos olvidar los avances de Intel en IA tras comprar Nervana y Habana Labs. Todos ellos suponen una amenaza para el dominio de NVIDIA en el mercado de la IA. En especial las desarrolladas por los propios clientes de NVIDIA.<\/p>\n\n\n\n

No obstante no solo en centros de datos y servidores la IA va a ser importante para NVIDIA, tambi\u00e9n lo es en el mercado dom\u00e9stico donde el DLSS ha sido un gran \u00e9xito que ha forzado a AMD a lanzar un parche en forma de FidelityFX Super Resolution. Las capacidades para la IA se espera que mejoren en las arquitecturas Lovelace y Hopper,\u00a0con especial enfasis en el Denoising<\/a>\u00a0de cara al Ray Tracing.<\/p>\n\n\n\n

Fuente:<\/strong> HardZone<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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