Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) son motores para el futuro de la computación. Las GPU, diseñadas para el procesamiento paralelo, son tarjetas de circuito electrónico especializadas que trabajan codo a codo con el cerebro del ordenador, la unidad central de procesamiento (CPU), para mejorar el rendimiento de la computación. Si estás leyendo este artículo en un dispositivo electrónico, es probable que una GPU esté dando energía a tu pantalla.
Aunque las GPU se utilizaron inicialmente en el procesamiento de gráficos e imágenes para la informática personal y empresarial, su uso se ha extendido considerablemente al ir evolucionando la tecnología. La Ley de Moore (la observación de que el número de transistores de un circuito integrado se duplica cada dos años mientras que el coste de la computación se reduce a la mitad) ha democratizado el uso de las GPU al abaratarlas y hacerlas más accesibles, lo que ha transformado la adopción de las GPU en múltiples sectores. Hoy en día, las GPU de alto rendimiento son fundamentales para muchas tecnologías diferentes y formarán la base de la próxima generación de plataformas informáticas.
El poder del paralelismo: aplicaciones para la IA y el aprendizaje profundo
Las GPU se construyen con el fin de ejecutar un gran número de aplicaciones al mismo tiempo para aumentar la eficiencia informática y mejorar el rendimiento general de la computación. Aunque esto beneficia a los mercados finales, como el de los jugadores que disfrutan de gráficos informáticos de alta calidad en tiempo real, también se puede aplicar a casos de uso más serios.
La capacidad de las GPU para procesar grandes bloques de datos en paralelo las hace óptimas para entrenar a la inteligencia artificial (IA) y los modelos de aprendizaje profundo que precisan un procesamiento paralelo intenso de cientos de miles de redes neuronales al mismo tiempo. El aprendizaje profundo puede aplicarse a múltiples áreas, desde habilitar servicios web hasta mejorar los vehículos autónomos y la investigación médica.
¿Cómo pueden usarse las GPU para identificar enfermedades genéticas?
Los métodos tradicionales de identificar variantes genéticas asociadas a una enfermedad concreta son largos y tediosos, ya que exigen a los expertos escudriñar los tres mil millones de pares de bases de ADN de una persona para encontrar el único cambio que provoca la enfermedad. Sin embargo, la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford demostró que el uso de un aprendizaje profundo habilitado por GPU podría reducir el tiempo de diagnóstico, que abarca entre seis y ocho semanas, a tan solo 7,5 horas. Cuando se trata de pacientes en estado crítico, este ahorro de tiempo podría salvarles la vida, lo que evidencia que su impacto podría ser altamente positivo.
Digitalización que impulsa la descarbonización
Aunque las GPU ya han incidido positivamente en los retos del mundo real, la oportunidad de definir la innovación en todos los sectores todavía no se ha explorado en su totalidad. La aplicación de la IA y el aprendizaje profundo son esenciales para crear un futuro digital de éxito, algo que ya se está convirtiendo en realidad a medida que aumenta la tendencia hacia la digitalización. Es importante reconocer que esta tendencia está afectando a todos los sectores, por lo que resulta esencial contar con capacidades tecnológicas eficientes y potentes conforme las empresas emprenden su transformación digital.
En lo que respecta a su impacto, creemos que la digitalización desempeña un papel positivo en el desarrollo económico y el empoderamiento social, y también vemos una estrecha relación entre la digitalización y la descarbonización. La digitalización consigue atravesar la carcasa de las funciones que eran históricamente analógicas, al fomentar la transparencia de los datos y dotar a empresas y particulares del conocimiento adecuado para tomar decisiones fundadas sobre el consumo, la producción y la reducción, teniendo en cuenta sus comportamientos actuales. Por ejemplo, la aspiración de reducir las emisiones de carbono y lograr los objetivos climáticos puede verse favorecida por la extracción, la transformación y el análisis de datos para determinar la mejor forma de proceder.
Ya hemos empezado a ver cómo la digitalización penetra y avanza en las prácticas tradicionales: los fabricantes integran la tecnología en los procesos industriales para optimizar la producción; las promotoras de edificios utilizan la tecnología inteligente y el análisis de datos para garantizar que la energía se consuma solo cuando se necesita; y los sistemas de transporte inteligentes analizan los datos del tráfico para reducir los atascos, el uso de combustible y las emisiones. Por otra parte, muchos servicios digitales han empezado a sustituir los métodos tradicionales, que suelen requerir un consumo energético más intenso, por otros métodos, como las reuniones on-line para reducir los viajes de negocio, disminuyendo así la huella de carbono en todo el mundo.
¿Potenciar la tecnología tiene un coste?
Uno de los retos críticos asociados a la transformación digital global es la intensa energía que se precisa para lograr una computación de alto rendimiento. Para nosotros es importante comprender el verdadero coste energético que exige la tecnología y lo que puede hacerse para reducir el consumo general de la misma.
Existe la idea errónea de que un mayor uso de los centros de datos equivale a una mayor demanda de energía. En realidad, de acuerdo con la Agencia Internacional de la Energía (AIE), el uso de energía de los centros de datos se ha mantenido invariable a pesar del aluvión de demanda de centros de datos y el tráfico de internet (Gráfico 1). Esta disparidad obedece a la eficacia de los sistemas y procesos. Las GPU minimizan la considerable carga energética que supone la computación de alto rendimiento para los centros de datos. Para las aplicaciones de IA, algunas GPU pueden ser hasta 42 veces más eficientes desde el punto de vista energético que las CPU convencionales. Por otra parte, algunos centros de datos a hiperescala basados en GPU ocupan sólo un 2 % del espacio de los racks informáticos, lo que los hace más eficientes en espacio que los sistemas basados en CPU. 2 En resumen, las GPU causan sensación. Al permitir un uso más inteligente de la energía, contribuyen en parte a mantener al mínimo el consumo energético.
Gráfico 1: el uso de energía en centros de datos se mantiene invariable
Fuente: AIE, Global trends in internet traffic, data centres workloads and data centre energy use [Tendencias globales en tráfico de internet y cargas de trabajo y uso de energía en los centros de datos] 2010-2020, AIE, París https://www.iea.org/data-and-statistics/charts/global-trends-in-internet-traffic-data-centres-workloads-and-data-centre-energy-use-2010-2020
El camino hacia cero emisiones netas
Al igual que todos los sectores, la tecnología tendrá que hacer su parte para abordar el cambio climático global y reducir su propia huella ambiental, con el objetivo de lograr cero emisiones netas. En 2020, la Agencia Internacional de la Energía (AIE) publicó su Informe anual de progreso de energía limpia de seguimiento (Tracking Clean Energy Progress), que informa sobre las principales tecnologías y los sectores energéticos que son críticos para frenar el ritmo del calentamiento global. De los 46 sectores, la AIE señaló a los centros de datos y a las redes de transmisión de datos como uno de los únicos seis sectores que iban camino de cumplir su proyecciones de desarrollo sostenible. Sin embargo, la escalada del uso global de internet durante el periodo del covid-19 inducida por el incremento de la transmisión de vídeos y conferencias en streaming, los juegos on-line y las redes sociales, hizo que esta clasificación descendiera a la categoría «hay que seguir trabajando» en el informe de 2021.3
A pesar de este revés, creemos que el interés en lograr mejoras continuas de la eficiencia en la infraestructura de los centros de datos es fundamental para alcanzar los objetivos de cero emisiones netas, lo que refuerza el papel de las GPU en la creación de un mundo digitalizado sostenible.
Implicaciones éticas de la IA
A pesar de las numerosas ventajas que aporta el uso generalizado de la IA, la mayor adopción de la tecnología entraña riesgos éticos subyacentes significativos.
En los casos en que la IA es más barata, rápida e inteligente que el trabajo humano, puede utilizarse para reemplazar a la mano de obra actual; los chatbots han reemplazado al personal de las centralitas debido a la capacidad de procesamiento del lenguaje natural de la IA; muchos trabajadores de fábricas han sido reemplazados por maquinaria automatizada, y el robo-taxi pronto podría reemplazar a los conductores humanos. Entendemos el impacto que esto podría causar en el empleo, especialmente en áreas concentradas, y creemos que es vital examinar las consecuencias a largo plazo que tendría en la sociedad en estos casos. No obstante, también vemos la ventaja que conlleva dejar en manos de la IA ciertas funciones laborales monótonas. Al liberar capital humano, ofrece a los empleados la oportunidad de participar en funciones más enriquecedoras que no puede acometer la IA: formación personal, diseño creativo y enseñanza. De este modo, creemos que la sociedad podría enriquecerse y salir beneficiada.
También es importante reconocer los posibles usos siniestros que podría permitir la tecnología. El gobierno de EE. UU. ha actuado recientemente para restringir la exportación de chips de GPU de gama alta fabricados por nVIDIA a China en un intento de impedir que ciertas empresas chinas compren GPU para permitir la vigilancia a gran escala, especialmente en el colectivo de musulmanes uigures. Nos parece bien cualquier restricción que se imponga para tratar de reducir las posibles amenazas éticas a la sociedad.
Algunas empresas, incluida nVIDIA, también han empleado marcos éticos para implantar principios de «IA fiable» dentro del ecosistema de productos de la compañía. Vemos fundamental que los principios éticos se sitúen en el centro del diseño y desarrollo de productos para fomentar el cambio positivo y la transparencia en el desarrollo de IA.
Conclusión
La digitalización es el pilar central de nuestro futuro. Desde sus humildes inicios, la GPU se ha convertido en uno de los facilitadores más decisivos de la innovación y la transformación digital para la sociedad. También creemos que la nueva generación de la computación es esencial para lograr los objetivos de sostenibilidad globales. Al analizar empresas específicas, creemos que la migración hacia un modelo de negocio con bajas emisiones de carbono es fundamental para el éxito a largo plazo, y esperamos que la tecnología permita ese cambio.
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