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5 puntos que explican porqué el GPU es mejor para Big Data y IA

el GPU es mejor para Big Data y IA

Cinco aspectos en los que la GPU es positiva en aplicaciones de IA y macrodatos

Los expertos en macrodatos embarcados en "big data analytics" buscan nuevas tecnologías que les permitan disponer de una ventaja competitiva en un entorno cambiante y dinámico.

Dejamos atrás Hadoop, Spark, NoSQL y muchos otros para investigar cuál será la nueva herramienta revolucionaria. Parece que la unión de la computación de alto rendimiento (HPC) basada en GPU o procesadores multinúcleo será uno de los estandartes del análisis de macrodatos de 2018 en adelante. Y especial importancia tendrán los servidores GPU que permitan a las empresas esquivar potentes gastos de adquisición de equipo y reducir la fricción que conlleva la implantación de estos aparatos de última generación.

Los servidores GPU son la solución más buscada. Pero, ¿cuál es exactamente el potencial oculto de las metodologías GPU cuando tratamos aplicaciones de "big data analytics" o de inteligencia artificial?

1. Copia a los gigantes informáticos y acelera tus proyectos de machine learning con GPU


En el campo del machine learning y del deep learning se están experimentando rotundos éxitos. Algunas de las empresas que están demostrando las inmejorables capacidades de las unidades de procesado gráfico para el tratamiento de datos son los gigantes tecnológicos Google, Baidu, Yahoo, Microsoft y Facebook. Con semejantes jugadores participando en el avance de la tecnología parece lógico seguir el camino marcado.

En los sistemas de machine learning, el software ha de ser entrenado antes de que este pueda comenzar a producir resultados. Tradicionalmente este proceso podía demorarse enormemente dependiendo del número de nodos, variables y datos a gestionar. Ahora, la etapa de entrenamiento puede concluir en unas horas o en tan solo algunos días. Este cambio, que por escrito semeja un asunto de escasa importancia, es en realidad revolucionario pues está acelerando a un ritmo imprevisto el empleo de la tecnología.
Dado que la GPU destina más transistores a la acumulación de datos, la velocidad de tratamiento de los mismos es mucho mayor. En resumidas cuentas, las GPU ofrecen más por menos.

2. Apóyate en las GPU para resolver problemas de machine learning e IA con objetivos y restricciones múltiples

Las GPU son especialmente capaces a la hora de resolver problemas complejos en los que existen un gran número de resultados finales y restricciones. Este es el caso, por ejemplo, de los problemas de optimización. En este sentido las GPU son de gran ayuda. A diferencias de las CPU, las unidades de procesado gráfico son excelentes en la resolución de ciertos algoritmos. Esta es la razón por la cual se emplean para obtener soluciones en la minería de criptomonedas. No es la única aplicación posible, existen una gran cantidad de problemas que requieren el uso de la GPU para su solución.

Al basar la resolución de los problemas en GPU, tan solo hay que tener cuidado al diseñar el software. Algunos de los aspectos de mayor relevancia que ha de satisfacer nuestro código son:
  • Disponer de abundantes paralelismo de paso fino.
  • Maximizar el trabajo de la placa.
  • Minimizar la divergencia en la ejecución.
  • Minimizar la divergencia en la memoria.
  • Contar con una colección de tareas en paralelo coordinadas.

3. Aprovéchate de la accesibilidad de las GPU y servidores dedicados para profesionales

Ya lo adelantábamos al comienzo del artículo. Contar con los beneficios de las GPU no es caro. De hecho, además del progresivo abaratamiento de los costes de producción y de la mejora de los productos presentados en el mercado, hay que tener en consideración la posibilidad de "alquilar" el equipo.

Los servidores dedicados son una solución de muy bajo coste que pueden ser un auxilio imprescindible cuando los trabajos relativos a inteligencia artificial y big data se realizan únicamente de forma ocasional. Para autónomos y PYMES es una solución asequible tanto por su coste como por estar preparados para prestar servicios a todo tipo de usuarios.

Por otro lado, para aquellos que necesiten servicios de alto nivel o basados en tecnología puntera, existen varias ventajas:
  • Realizar un test de prueba para conocer si el equipo realmente satisface las exigencias del analista.
  • Reducir los gastos en equipo que queda desfasado rápidamente.
  • Tener la posibilidad de pasar de un servidor a otro con equipo más moderno sin que ello conlleve un nuevo desembolso económico.

Contar con un servidor externo dedicado exclusivamente es una opción óptima para aquellos consumidores preocupados con la incesante evolución tecnológica a la que estamos asistiendo en el campo de las GPU. La adopción cada vez mayor de la tecnología provoca que los profesionales que no la emplean no puedan ofrecer servicios competitivos. ¡No te quedes atrás!

4. GPU versus CPU: las unidades de procesamiento gráfico manejan más procesos paralelos

Las funciones definidas por el usuario (conocidas por sus siglas en inglés como UDF) permiten que los procesos de inteligencia artificial se realicen a la par que otros trabajos basados en herramientas BI o analíticas de datos en la misma plataforma.
Estas mismas funciones son las que permiten el uso de librerías específicas que no tienen cabida entre las CPU. Algunas de estas librerías que ayudan a dinamizar los procesos recién mencionados son: TensorFlow, BIDMach, Caffe y Torch.
Se puede afirmar que a mayor número de núcleos, mayores posibilidades. Muchas de las GPU en el mercado alcanzan actualmente los 6000 núcleos, superando por mucho los modestos 32 núcleos de las CPU. La cantidad de procesos que se pueden realizar en paralelo en las GPU es sencillamente masiva.

La naturaleza paralela de las unidades de procesamiento gráfico puede ser aprovechada para realizar solicitudes de información que solo toman unos milisegundos. Las bases de datos con aceleración por GPU pueden escanear miles de millones de datos y obtener la tabla requerida en apenas una fracción del tiempo que emplearían las CPU. Esto supone una mejora sustancial respecto a otras metodologías convencionales.

5. Las GPU facilitan la visualización y evaluación de datos en entornos de machine learning e IA

Tanto el software con enfoque hacia la inteligencia artificial, el análisis de macrodatos, el machine learning o el deep learning basan su rendimiento en una base de datos. Cuando se dispone de millones y millones de registros es difícil interpretarlos. Para evaluar la calidad de la información, la presencia de errores o la existencia de patrones y tendencias, las GPU son la mejor opción.

El uso de aplicaciones basadas en GPU hace que la presentación de los datos en tiempo real, la visualización o georreferenciación de los datos sea una realidad. En este sentido, si la velocidad de trabajo no es uno de los factores que invitan a usar una GPU en lugar de la usual CPU, puede que la posibilidad de trabajar en mejores condiciones con la información disponible sí aporte valor.

No hace falta subrayar nada para apreciar que el futuro de la inteligencia artificial y del análisis de macrodatos pasa por el empleo de GPU. Por eso es conveniente realizar la transición cuando la tecnología es aún joven y la curva de aprendizaje tiene poca pendiente. Desde aquí os deseamos buena suerte con el uso de esta tecnología. ¡Ánimo!