Intel y AMD integrarán hardware específico en sus procesadores para optimizar la IA

• Aunque actualmente las GPU son las protagonistas en el procesamiento de inteligencia artificial, Intel y AMD están desarrollando soluciones para que sus CPUs gestionen eficientemente las cargas de trabajo de IA mediante la implementación de hardware dedicado.

Hay muchas maneras de acelerar cargas de trabajo de IA a nivel de hardware. No hay duda de que la gran estrella a día de hoy es la GPU, pero Intel y AMD están buscando la manera de hacer que sus CPUs puedan sacar adelante de forma eficiente con ciertas cargas de trabajo relacionadas con la IA.

Sé lo que estáis pensando, que para eso tenemos la NPU, y no os falta razón, pero en este caso lo que Intel y AMD quieren es que la aceleración se produzca dentro del propio procesador. Para conseguirlo, ambas compañías han creado ACE, siglas de «Advance Compute Extensions», una especificación que busca superar los límites de AVX10.

Es importante tener en cuenta que las instrucciones AVX no nacieron para sacar adelante cargas de trabajo de multiplicación de matrices, que son la base de la IA, pero estas han servido de puente para introducir ACE, ya que este estándar mantiene la estructura de registro vista en AVX10, y añade hardware dedicado para resolver operaciones con matrices.

De esta manera se evita obligar a los desarrolladores a utilizar formatos de datos o modelos de programación totalmente nuevos, ya que las extensiones seguirán utilizando entradas de 512 bits, y con ello se reducirán al mínimo los cambios necesarios para poder adoptar y utilizar ese nuevo estándar a gran escala.

En cuanto a las mejoras de rendimiento, a nivel de instrucciones tenemos que con un conjunto dado de vectores de entrada ACE puede realizar hasta 16 veces más operaciones que AVX10. Esta diferencia es abismal, aunque es importante tener en cuenta que los resultados finales pueden variar en función de cada escenario y de cada prueba.

ACE también es interesante por lo que supone en términos de eficiencia. No puede alcanzar el nivel de rendimiento que tendríamos con una GPU de última generación, pero como contrapartida su consumo energético es mucho más bajo, lo que hace que este estándar sea viable, y muy interesante, en cargas de trabajo de IA en el borde, y también para cubrir las necesidades de usuarios individuales.

Este nuevo estándar se podrá implementar de manera agnóstica, lo que permitirá conseguir una mayor consistencia, y soportará una gran variedad de tipos de operaciones, incluyendo: INT8, INT32, FP8, FP16, FP32 y BF16. Tendrá también soporte nativo para formatos de bloques a escala MX del Open Compute Project, que no están soportados bajo AVX10, lo que se traduce en una gran versatilidad.

¿Y por qué adoptar ACE si tenemos NPUs? Pues muy sencillo, porque ACE es una apuesta más sencilla y eficiente que encaja perfectamente en la computación heterogénea, y evita todas las complicaciones que puede suponer tener que mover ciertas cargas de trabajo a una NPU. Dichas cargas se pueden ventilar directamente en la CPU con una mayor simplicidad y eficiencia.