La evolución del hardware ha traído consigo distintos tipos de procesadores, cada uno optimizado para tareas particulares dentro del ámbito del procesamiento y la inteligencia artificial:
- CPU (Central Processing Unit): procesador generalista. Excelente para tareas secuenciales y operaciones de propósito general. Tiene pocos núcleos potentes, pero no está optimizada para cálculos paralelos masivos.
- GPU (Graphics Processing Unit): diseñada originalmente para renderizado gráfico, posee miles de núcleos pequeños que permiten realizar muchas operaciones en paralelo. Esta capacidad la hace ideal para el entrenamiento y ejecución de modelos de deep learning.
- TPU (Tensor Processing Unit): diseñada por Google, es un chip específico para operaciones de aprendizaje automático, especialmente para cargas de trabajo con TensorFlow. Su arquitectura está optimizada para el manejo de tensores y multiplica la eficiencia respecto a una GPU convencional.
- NPU (Neural Processing Unit): integrada normalmente en dispositivos móviles (como los SoC de Apple, Huawei o Samsung), permite ejecutar tareas de IA localmente (reconocimiento de imagen, voz, traducción) con bajo consumo energético.
- DPU (Data Processing Unit): especializada en mover datos de forma eficiente entre distintos componentes del sistema (memoria, redes, almacenamiento), aliviando el trabajo de la CPU. Cada vez más relevante en arquitecturas distribuidas o centros de datos que entrenan grandes modelos.
A medida que los modelos de inteligencia artificial han aumentado en tamaño y complejidad, la necesidad de hardware específico para acelerar operaciones de cómputo intensivo se ha vuelto esencial.
La arquitectura de propósito general de las CPU resulta ineficiente para los requerimientos masivos de operaciones en paralelo necesarias para tareas como el entrenamiento de redes neuronales profundas o la inferencia en tiempo real.
Esta limitación impulsó el desarrollo de chips especializados en IA, capaces de ofrecer una mayor eficiencia energética, menor latencia y mejor rendimiento por vatio.