En el panorama tecnológico actual en rápida evolución, donde la inteligencia artificial (IA) está remodelando las industrias e impulsando a la innovación, comprender las complejidades de las métricas de rendimiento de la IA es fundamental. Anteriormente, muchos de nuestros modelos de IA debían ejecutarse en la nube y, a medida que avanzamos hacia un futuro definido por el procesamiento de IA generativa en el dispositivo, debemos poder evaluar el rendimiento, la precisión y eficiencia con la que las plataformas informáticas pueden ejecutar modelos de IA. Hoy en día, una de las principales formas de medir el rendimiento de la IA de un procesador son los billones de operaciones por segundo (TOPS). TOPS es una medida del rendimiento máximo potencial de inferencia de IA en función de la arquitectura y la frecuencia del procesador requeridas, como la unidad de procesamiento neuronal (NPU).

¿Qué es la NPU?

Antes de profundizar en los detalles de TOPS, examinemos la importancia de NPU. Para el procesamiento de IA en el dispositivo, la NPU desempeña un papel clave a la hora de impulsar la eficiencia y permitir experiencias innovadoras en la aplicación.

La evolución de la NPU ha transformado la forma en que abordamos la informática. Tradicionalmente, el CPU era responsable de ejecutar los algoritmos de IA. A medida que las demandas de rendimiento de procesamiento se han disparado, las NPU dedicadas han surgido como una solución especializada para manejar software y aplicaciones que aprovechan la IA. Estos procesadores están diseñados para manejar de manera eficiente los complejos cálculos matemáticos necesarios para las tareas de IA, ofreciendo eficiencia, rendimiento y ahorro de energía inigualables.

¿Qué significa AI TOPS?

En el centro de la medición del rendimiento de las NPU se encuentra TOPS, una métrica que ilustra el poder computacional de estas unidades.

TOPS cuantifica las capacidades de procesamiento de una NPU midiendo el número de operaciones (sumas, multiplicaciones, etc.) en billones realizadas en un segundo.

Esta medición estandarizada indica claramente el rendimiento de una NPU y sirve como parámetro crucial para comparar el rendimiento de la IA entre diferentes procesadores y arquitecturas.

TOPS y rendimiento en el mundo real

Si bien TOPS proporciona información valiosa sobre las capacidades de NPU, todavía necesitamos cerrar la brecha entre las métricas teóricas y las aplicaciones del mundo real. Un número elevado de TOPS por sí solo no garantiza un rendimiento óptimo de la IA; es la culminación de varios factores que trabajan juntos y que realmente definen la destreza de una NPU.

Esto significa considerar aspectos como el ancho de banda de la memoria, la optimización del software y la integración de sistemas al evaluar el rendimiento de la NPU. Los puntos de referencia pueden ayudarnos a mirar más allá de los números y comprender cómo se desempeñan las NPU en escenarios del mundo real donde la latencia, el rendimiento y la eficiencia energética son más importantes que nunca.

El benchmark Procyon AI, por ejemplo, utiliza cargas de trabajo reales para ayudar a traducir la medición teórica de TOPS en la capacidad de respuesta y procesamiento que un usuario puede esperar en aplicaciones del mundo real que utilizan inferencia de AI.

El análisis del rendimiento en el mundo real proporciona información valiosa sobre las capacidades y limitaciones de una NPU. Las métricas de desempeño deben verse a través de la lente de la practicidad y el pragmatismo.

El futuro de las métricas de rendimiento de NPU

A medida que varias tecnologías nuevas de IA ganen impulso en los próximos años y redefinan innumerables industrias, la necesidad de métricas de desempeño sólidas que capturen sus características únicas será cada vez más importante. La adaptabilidad, la escalabilidad y la relevancia para las aplicaciones del mundo real definirán el futuro de las métricas de rendimiento de las NPU.

Navegar por el mundo rápidamente cambiante de las mediciones de rendimiento de NPU puede parecer desalentador al principio, pero comprender las complejidades de TOPS es vital para las industrias y las personas a medida que la transformación digital, especialmente en el espacio de la IA, continúa a este ritmo.

Por: Helio Oyama, director de desarrollo de negocios en Qualcomm.