¿Qué es una Unidad de Procesamiento Neural (NPU) y por qué las grandes empresas tecnológicas están tan interesadas en ella de repente?
Comprendiendo las Unidades de Procesamiento Neuronal (NPU) y su importancia en dispositivos electrónicos
En los últimos tiempos, la industria tecnológica ha estado hablando mucho acerca de las unidades de procesamiento neuronal, conocidas como NPU, en un intento de impulsar la Inteligencia Artificial (IA) en dispositivos electrónicos. Pero, ¿qué hace realmente una NPU y por qué debería importarnos? A continuación, analizamos las NPU, cómo funcionan y qué las hace importantes para nuestros dispositivos.
¿Qué es una unidad de procesamiento neuronal?
Las unidades de procesamiento neuronal son un tipo de procesadores especializados en realizar cálculos matemáticos específicos relacionados con algoritmos de aprendizaje automático. Su función principal es manejar las demandas intensivas de las redes neuronales sin sobrecargar los otros procesadores del sistema, como la CPU (unidad central de procesamiento) y la GPU (unidad de procesamiento gráfico).
La velocidad de las NPU se mide en TOPS, que significa «billones de operaciones por segundo». Esta medida permite a las empresas tecnológicas comparar rápidamente la capacidad de procesamiento neuronal entre diferentes dispositivos.
Historia y evolución de las NPU
Aunque las NPU pueden parecer una novedad, en realidad han existido durante varios años tanto en teléfonos móviles como en ordenadores. Fabricantes de smartphones como Google, Huawei y Asus ya incluían NPU en algunos de sus dispositivos desde hace casi una década, aunque en ese entonces las capacidades de IA eran menos avanzadas que en la actualidad.
En el caso de Apple, sus chips de la serie M, como el M1, M2 y M3, ya tenían capacidades neuronales en 2020. Sin embargo, fue hasta el lanzamiento del chip M4 que Apple comenzó a destacar las capacidades de su motor neural, con una velocidad de 38 TOPS.
¿Por qué es importante la NPU en la actualidad?
El principal objetivo de las NPU es liberar la carga de trabajo de los otros procesadores del sistema al ejecutar programas de IA, permitiendo a los usuarios utilizar aplicaciones de IA sin que sus dispositivos se ralenticen. Aunque las capacidades de procesamiento neuronal han mejorado en los últimos años, la demanda de aplicaciones de IA en dispositivos de consumo todavía no ha alcanzado su potencial máximo.
Por el momento, la mayoría de las aplicaciones de IA para el público en general utilizan sistemas basados en la nube, lo que implica un mayor consumo de energía y recursos. La implementación de NPU en dispositivos electrónicos tiene el potencial de mejorar la eficiencia energética y reducir el impacto ambiental.
Sin embargo, también es cierto que el auge de las NPU en dispositivos electrónicos se debe en parte a la exageración en torno a la IA en la industria tecnológica. Es fundamental que las empresas tecnológicas continúen innovando y desarrollando IA en dispositivos para que puedan aprovechar al máximo las capacidades de procesamiento neuronal.
En resumen, las unidades de procesamiento neuronal (NPU) son una tecnología prometedora que ayuda a mejorar las capacidades de IA en dispositivos electrónicos. A medida que la demanda de aplicaciones de IA siga creciendo, es fundamental entender el papel y la importancia de las NPU en el ecosistema tecnológico.
