Cómputo de Inferencia de IA: La Próxima Frontera del Hardware Especializado

Mientras que las inmensas demandas computacionales del entrenamiento de modelos de inteligencia artificial a menudo dominan los titulares y cautivan a los inversores, un desafío más silencioso pero igualmente profundo está emergiendo: los requisitos de la inferencia de IA. Esta fase, donde los modelos de IA entrenados se ponen realmente en uso, está evolucionando rápidamente y pronto podría llevar a los GPU más avanzados de hoy a sus límites.

Sid Sheth, fundador y CEO de d-Matrix, señala un cambio significativo en el panorama de la IA. El mundo del entrenamiento de modelos de IA ha sido históricamente “monolítico”, dominado en gran medida por los GPU, particularmente los de una única empresa prominente. Sin embargo, el ámbito de la inferencia de IA presenta un marcado contraste. Está lejos de ser un escenario de talla única, caracterizado por una extensa variedad de cargas de trabajo, cada una exigiendo requisitos computacionales distintos. Algunos usuarios priorizan la eficiencia de costes, otros buscan la interactividad en tiempo real con el modelo, mientras que un tercer grupo podría centrarse únicamente en maximizar el rendimiento de datos. Esta diversidad inherente significa que ninguna arquitectura de hardware o infraestructura informática única puede servir de manera eficiente a todas estas necesidades variadas simultáneamente. Sheth anticipa un futuro verdaderamente “heterogéneo” para la inferencia, donde se implementará hardware especializado y de primera clase para satisfacer las demandas específicas de usuarios y aplicaciones individuales.

Uno de los obstáculos técnicos más críticos en la inferencia de IA es asegurar que la memoria, que almacena los datos, permanezca lo más físicamente cerca posible de las unidades de cómputo que los procesan. Esta proximidad es vital porque las cargas de trabajo de IA, especialmente las que involucran IA generativa, requieren acceso frecuente a la memoria. Al generar contenido, los modelos dependen en gran medida del almacenamiento en caché de datos previos. Cada nuevo “token” —una pieza de datos como una palabra o sub-palabra— generado requiere acceder a esta información almacenada en caché para determinar la siguiente salida óptima. Este problema se intensifica drásticamente con los agentes de IA, escalando las demandas de memoria por diez o incluso cien veces. En consecuencia, minimizar la distancia que los datos deben recorrer entre la memoria y el cómputo se vuelve primordial, impactando directamente la velocidad, eficiencia y rentabilidad de las operaciones de inferencia.

Las empresas están innovando activamente para abordar este desafío. Por ejemplo, la plataforma de inferencia de IA Corsair de d-Matrix ejemplifica un enfoque novedoso para la arquitectura y ubicación de la memoria y el cómputo. La empresa construye chiplets especializados, que luego se coempaquetan en un tejido flexible. Este diseño proporciona a la plataforma una elasticidad y modularidad críticas, permitiéndole escalar hacia arriba o hacia abajo con precisión según los requisitos del cliente. Dentro de Corsair, las capas de memoria y cómputo se apilan directamente una encima de la otra, similar a una pila de panqueques. Este diseño revolucionario reduce drásticamente la distancia física que los datos necesitan recorrer. Como lo describe Sheth, los datos efectivamente “llueven” desde la memoria hacia las unidades de cómputo directamente debajo, con el aumento de la superficie entre las capas facilitando un volumen mucho mayor de transferencia de datos.

A medida que las aplicaciones de IA continúan proliferando y madurando, el foco de atención se está desplazando gradualmente del arduo trabajo inicial de entrenamiento de modelos a la tarea continua, diversa e igualmente exigente de ejecutarlos a escala. El futuro de la infraestructura de IA, sin duda, estará determinado por estos requisitos de inferencia en evolución, impulsando una nueva ola de innovación en hardware especializado.