Los desarrollos en tecnologías de inteligencia artificial (IA) han abierto grandes oportunidades y mejoras para el procesamiento y análisis de datos. Sin inmutarse e incluso estimulados por la pandemia de COVID-19, los complejos sistemas de IA vieron demanda explosiva para permitir avances en la gestión de datos, atención médica, gráficos de conocimiento y ciencia de datos. Esto ha llevado a las organizaciones a aumentar sus presupuestos de inteligencia artificial y aprendizaje automático en 83% desde 2020.
A medida que crecen las demandas, la adopción de tecnologías de IA más nuevas y rápidas puede crear cuellos de botella dentro de los centros de datos, ya que la infraestructura digital no se mantiene al día. Garantizar que el ancho de banda de datos, las velocidades de transferencia y la memoria no limiten el potencial de la IA está llevando a los hiperescaladores a invertir miles de millones en los centros de datos. La tecnología de IA a menudo se ve como una mejora del software y el hardware, una herramienta separada sin muchos requisitos propios. Solo reconociendo la importancia de la infraestructura digital puede haber una comprensión holística de la IA y su futuro.
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La tecnología de inteligencia artificial enfrentará cuellos de botella de datos
Cuanto más rápida se vuelve la IA, más presión ejerce sobre nuestros centros de datos. Con el rápido desarrollo e implementación de los chips de IA, ha habido un aumento en la complejidad y el tamaño cuando se trata de crear troqueles monolíticos donde todo se empaqueta en un solo chip. Estos requisitos conducen a más desperdicio ya que las imperfecciones durante el proceso de fabricación producen rendimientos más bajos, lo que hace que los troqueles de IA monolíticos sean menos prácticos y económicos. Para reducir el desperdicio de silicio, los fabricantes de chips han iniciado un enfoque de estilo chiplet en el que se conectan varios chips más pequeños para obtener un rendimiento igual o superior.
Los hiperescaladores han optado por combinar varios chips de IA en clústeres que dependen de los mismos recursos, como memoria, almacenamiento e interconexiones. Al tener que compartir estos recursos comunes, la conectividad de la interfaz corre el riesgo de convertirse en un cuello de botella clave que puede impedir que los sistemas de IA alcancen su máximo potencial de rendimiento. Los casos de uso de software como el aprendizaje automático, el modelado y la visión artificial también seguirán impulsando la necesidad de un mayor rendimiento y velocidad. A medida que estas tecnologías se vuelven más poderosas, la demanda de datos será aún mayor y, lo que es más importante, esto hace que las velocidades de datos, el ancho de banda y la latencia sean esenciales para el futuro de la tecnología de IA.
Hardware, el telón de fondo subestimado
Los chips y el software de IA a menudo son el centro de atención por todo el potencial que prometen, pero eso se hace en un contexto de infraestructura de hardware que a menudo se subestima. Miles de componentes, cables, conmutadores, puertos y más están organizados en centros de datos para conectar todo. Es a través de mejoras en estas tecnologías que pueden permitir velocidades de datos y ancho de banda más rápidos.
Por ejemplo, los centros de datos ya buscan reemplazar las conexiones de cobre con tecnología óptica donde la luz en lugar de los pulsos eléctricos están moviendo datos más rápido, con un ancho de banda más alto y una latencia más baja. El hardware también es vital para la comunicación entre chips de IA, con conectividad de interfaz de matriz a matriz que respalda el enfoque de clústeres. La IA no funciona en el vacío: debe estar respaldada por una infraestructura de conectividad rápida y confiable y solo entonces la IA puede alcanzar su máximo potencial.
Abriendo la puerta a futuras tecnologías de IA
La infraestructura de hardware no solo permitirá el máximo rendimiento de la tecnología de IA en la actualidad, sino que también abrirá el camino para desarrollos futuros. Los hiperescaladores ya están diseñando centros de datos con el futuro de la IA en mente, al ofrecer más espacio y flexibilidad para que los sistemas de IA se expandan. De hecho, las operaciones de los centros de datos seguirán evolucionando y eventualmente incorporarán tecnología de inteligencia artificial para administrar las instalaciones.
Podríamos ver a la IA abordar los problemas de TI y la gestión de datos. Por ejemplo, los hospitales que usan registros de salud electrónicos pueden usar IA para administrar registros de datos, lo que puede beneficiarlos con ahorros de costos, ya que se necesitan menos empleados para supervisar esta función automatizada. En un futuro cercano, la infraestructura del centro de datos será fundamental para respaldar las innovaciones y la IA tendrá su papel que desempeñar.
Uniendo el futuro del software y el hardware
La mayoría de las personas nunca visitarán un centro de datos y verán la infraestructura que impulsa la IA o la nube y todas las demás tecnologías de las que depende nuestro mundo. Comprender que los avances innovadores también deben ser respaldados y alimentados por cientos de otros componentes vitales brinda una mayor apreciación del mundo del hardware detrás de las tecnologías. Incluso un simple cable y puerto de alta velocidad pueden determinar el rendimiento y el futuro de la IA.
