La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado enormes avances en los últimos meses, brindando más comodidades en las PC y tiempos de procesamiento más rápidos. Una gran parte de la eficiencia informática centrada en la IA es posible gracias a las NPU (Unidades de procesamiento neuronal), que se pueden encontrar en próximo Qualcomm Snapdragon X Elite y procesadores Intel Core Ultra.
Pero ¿qué es exactamente una NPU? ¿Cómo acelera una NPU las tareas de IA? Más importante aún, ¿qué pueden hacer las NPU por usted? Cubriremos todo eso.
Las NPU son vitales para la eficiencia
La Unidad de procesamiento neuronal, NPU para abreviar, es un chip de IA diseñado para realizar tareas de IA más rápido que las GPU (Unidades de procesamiento de gráficos) y las CPU (Unidades de procesamiento informático). Esto reduce parte de la carga en las GPU y CPU al asumir pequeños procesos repetitivos para que una computadora pueda funcionar de manera más eficiente al cumplir con las solicitudes impulsadas por la IA.
Por ejemplo, las NPU pueden ayudar a mantener la GPU y la CPU de una computadora funcionando de manera eficiente al encargarse de desenfocar los fondos en las videollamadas o de la detección de objetos en la edición de videos o fotografías, dejando así a la CPU y la GPU libres para manejar otras tareas.
Las NPU manejan ciertas tareas mejor que las GPU
La CPU, la GPU y la NPU son vitales para el funcionamiento general de una computadora, pero están diseñadas para manejar diferentes tareas informáticas y de renderizado para que, idealmente, ningún procesador se sienta demasiado abrumado con su carga. Evitar que un procesador se sobrecargue es vital, ya que esto determina la fluidez con la que puede funcionar una computadora.
Los tres procesadores pueden renderizar algunas imágenes, pero asumen diferentes aspectos de esta carga de trabajo. Las GPU son las más pesadas aquí, diseñadas específicamente para representar imágenes complejas para tareas de edición de video y juegos. Sin embargo, las NPU están diseñadas para funcionar más rápido con tareas de IA breves y repetitivas, como trabajar con asistentes de IA. En otras palabras, una NPU le quita algo de trabajo a la GPU para que ésta pueda concentrarse en las tareas más importantes asignadas y un sistema pueda funcionar de manera más eficiente en general.
Dicho todo esto, el sistema operativo observará el hardware de su computadora y determinará si la GPU o NPU se adapta mejor a una tarea de IA específica en función de las especificaciones de su sistema y los recursos disponibles.
Por qué deberías preocuparte por las NPU
Para empezar, es esencial tener un conocimiento básico de los procesadores. Como puedes ver en mi Intel frente a AMD frente a NVIDIA Como guía, estos fabricantes de chips semiconductores tienden a especializarse en diferentes áreas. Intel es el líder de la industria de CPU, NVIDIA es el líder de la industria de GPU y AMD es una buena combinación de ambos.
Veremos cada vez más NPU en los procesadores en el futuro. Esto se evidencia en los nuevos procesadores Intel Core Ultra (anteriormente con nombre en código Lago Meteoro,) que cuentan con una NPU y son ampliamente utilizados por varias empresas de informática en sus últimos portátiles Ultrabook y Notebook.
Además, Qualcomm ha estado trabajando con NPU durante años y en este sentido está por delante de la competencia. Su procesador Snapdragon X Elite, que utiliza CPU, GPU y NPU, pronto se encontrará en las computadoras portátiles con Windows. Qualcomm ya demostró lo potente que es este chip frente al Apple MacBook Pro. Según Qualcomm, el Snapdragon X Elite puede realizar 75 Tera de operaciones por segundo (TOP) en ráfagas, lo cual es especialmente impresionante.
¿Qué significa todo esto para ti?
Incluir NPU en la última generación de dispositivos significa que la industria está equipada para avanzar con las últimas tecnologías de IA. En otras palabras, las nuevas aplicaciones podrán aprovechar el último software de IA gracias a la inclusión de NPU en las últimas computadoras portátiles. Esto, a su vez, hará que, como usuario, haya más comodidades relacionadas con la IA y procesos de IA más eficientes a medida que pase el tiempo.
Es posible que pueda realizar funciones de edición de video a través de IA más rápido que nunca. O tal vez haya opciones y filtros de IA adicionales disponibles en sus programas más utilizados. En cualquier caso, la atención se centra en hacer que las computadoras sean más eficientes, para que no tenga que perder tanto tiempo en tareas menores, ya sea para proyectos personales, creativos o de oficina.
También se ha demostrado que la NPU de Qualcomm maneja imágenes generativas de IA, por lo que es probable que pronto veamos esta capacidad también en los teléfonos basados en Qualcomm. Esto podría abrir varias posibilidades nuevas con dispositivos portátiles para juegos también.
Preguntas frecuentes sobre la UNP
¿Qué es un procesador NPU en PC y portátiles?
Una unidad de procesamiento neuronal (NPU) está diseñada específicamente para realizar tareas de IA más rápido que las GPU y las CPU. Esto reduce parte de la carga en las GPU y CPU para que ninguna se sobrecargue, lo que ayuda a que la computadora funcione mejor en general.
¿Qué es el aprendizaje automático y en qué se diferencia del aprendizaje profundo?
El aprendizaje automático es un aspecto de la IA que permite a un programa recopilar datos y tomar decisiones a partir de la información que tiene. El aprendizaje profundo es un paso más allá, donde una red neuronal funciona como el cerebro de aprendizaje de una persona para generar nuevos resultados y decisiones basadas en la información que recopila en lugar de simplemente repetirla.
¿Es la NPU mejor que la GPU?
Depende del contexto en el que se compare una unidad de procesamiento neuronal (NPU) con una unidad de procesamiento de gráficos (GPU), ya que ambas son partes integrales de las capacidades de procesamiento de una computadora. Las GPU están diseñadas específicamente para representar imágenes complejas para realizar tareas como edición de video y juegos. Sin embargo, las NPU están diseñadas para funcionar más rápido con tareas de IA, lo que reduce algunas cargas de la GPU para que el sistema pueda funcionar de manera más eficiente. La cuestión es que las NPU tienden a limitarse más a tareas pequeñas y repetitivas, mientras que las GPU pueden manejar mejor tareas nuevas y más grandes. Lo importante es que ambos procesadores trabajen juntos para mejorar el rendimiento general de un sistema, como en una computadora portátil.
¿Para qué puedo utilizar una NPU?
Una Unidad de Procesamiento Neural (NPU) puede acelerar tareas de aprendizaje automático de IA, como el reconocimiento de voz, el desenfoque del fondo en videollamadas y procesos de edición de fotografías o videos, como la detección de objetos.
¿Qué significa NPU?
NPU significa Unidad de procesamiento neuronal. Una NPU es un chip de IA que realiza tareas de IA más rápido que las GPU y las CPU. Esto reduce parte de la carga en las GPU y CPU para que una computadora pueda funcionar de manera más eficiente al realizar tareas de IA.
¿Es útil una NPU para portátiles para juegos?
No. Una GPU hace la mayor parte del trabajo pesado relacionado con los gráficos de juegos intensivos, mientras que una NPU está destinada principalmente a una pequeña asistencia de IA. Como tal, las NPU están diseñadas más para su uso en computadoras portátiles Ultrabook y Notebook que en computadoras portátiles y de escritorio para juegos.