En el mundo de las computadoras y los dispositivos electrónicos, los acrónimos CPU y GPU por muchos años fueron características omnipresentes con gran influencia en la decisión de compra de los usuarios, sin embargo, con la irrupción de la inteligencia artificial surgió una tercera capacidad vital para adaptarse a los requerimientos de esta revolucionaria tecnología.
Se trata de la Unidad de Procesamiento Neuronal (NPU), que se ha posicionado como un catalizador esencial para la incorporación de IA en ordenadores debido a que permite una ejecución más rápida, eficiente y accesible sin necesidad comprometer las capacidades de la CPU ni la GPU, porque en este caso la NPU es la encargada de ejecutar las tareas relacionas a inteligencia artificial. Es por ello que es de vital importancia reconocer las diferencias entre estos tres conceptos.
CPU: el cerebro de la operación
(Pexels)
En pocas palabras, la Unidad Central de Procesamiento (CPU) es el cerebro de cualquier dispositivo electrónico y fue introducida por primera vez en los años 60 con el objetivo de manejar tareas de cálculo general con gran versatilidad.
De hecho, desde la ejecución de sistemas operativos hasta aplicaciones complejas, las CPU son indispensables por su capacidad de gestionar decisiones lógicas y procesos secuenciales.
Y entre sus principales fortalezas se encuentra que permite ejecutar casi cualquier tipo de software, garantizando una integración fluida, no obstante, su arquitectura no está optimizada para manejar procesamiento paralelo masivo, lo que crea cuellos de botella en aplicaciones intensivas como la IA.
El maestro del cálculo paralelo es la GPU
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Las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) surgieron en los años 90 para abordar las limitaciones de las CPU en tareas de procesamiento paralelo. Originalmente diseñadas para renderizar gráficos 3D, ahora son fundamentales en entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje profundo.
Y aunque destacan porque sus miles de núcleos permiten procesar datos de manera simultánea, acelerando tareas de IA y simulaciones gráficas, no son tan eficientes para tareas secuenciales o de un solo subproceso.
NPU para el procesamiento de la IA
(AMD)
Recientemente, la unidad de Procesamiento Neuronal ha logrado posicionarse como un componente clave para los dispositivos que integran inteligencia artificial al estar diseñada específicamente para ejecutar tareas de aprendizaje profundo, optimizar operaciones esenciales como la multiplicación y suma de matrices, fundamentales para redes neuronales y modelos de IA.
De hecho, mientras que las CPU y GPU buscan un equilibrio entre versatilidad y rendimiento, las NPU están diseñadas exclusivamente para cargas de trabajo de IA. Esto les permite superar a las GPU en tareas específicas, como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural. Además, gracias a su optimización consumen menos energía, haciéndolas ideales para dispositivos móviles, IoT y computación periférica.
Es importante destacar que la arquitectura de las NPU imita el cerebro humano al procesar datos de manera paralela y eficiente. Esto se logra mediante hardware especializado y memoria integrada de alta velocidad, eliminando cuellos de botella tradicionales.
NPU vs. GPU: ¿Complemento o competencia?
(AMD)
Ambas unidades están diseñadas para el procesamiento paralelo, pero sus enfoques son distintos. Mientras que las GPU destacan en gráficos y simulaciones generales, las NPU son superiores para modelos de IA que requieren operaciones repetitivas y procesamiento en tiempo real.
Sin embargo, en muchos casos, trabajan juntas porque cuando la GPU maneja tareas generales de IA, mientras que la NPU acelera procesos específicos.
Qué es una Copilot+ PC y que tipo de chip requiere
Las Copilot+ PCs son computadoras diseñadas para integrar la inteligencia artificial de manera nativa en las operaciones cotidianas y en este caso, gracias a la colaboración entre AMD y Microsoft, estas PCs aprovechan las funciones avanzadas de Windows 11, como subtítulos en vivo, traducción en tiempo real, generación de imágenes basadas en IA y herramientas de productividad como Recall o Click to Do.
Estas funciones no solo optimizan el trabajo, sino que también permiten experiencias más intuitivas y seguras, las cuales estas potencializadas con los procesadores Ryzen AI PRO Serie 300, que buscan ser la base de una nueva era de PCs comerciales inteligentes.
Estos chips, con más de 50 TOPS (billones de operaciones por segundo), la NPU de AMD supera ampliamente los requisitos para computadoras con Copilot+, asegurando que los procesos de IA no interfieran con el rendimiento general del dispositivo. Esto significa que tareas como la detección de malware basada en IA o la optimización de recursos se ejecutan de manera fluida y sin consumir recursos críticos de la CPU o GPU.
Además, están equipados con la arquitectura Zen 5 y la tecnología XDNA 2, que incluye una Unidad de Procesamiento Neuronal (NPU) integrada, los Ryzen AI PRO Serie 300 son el núcleo de las nuevas Copilot+ PCs.
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