Uso industrial de las GPUs (Unidades de procesamiento gráfico)
Las GPUs (Unidades de procesamiento gráfico) nacieron debido a la necesidad de gestionar de manera rápida la interfaz mostrada actualmente en los ordenadores. Con el paso del tiempo su uso se fue extendiendo a programas de diseño gráfico, videojuegos, procesamiento de imágenes, … Pero en este artículo nos centraremos en la capacidad de procesamiento numérico y la inteligencia artificial.
Se podrían entender las GPUs como una gran cantidad de pequeñas unidades capaces de hacer cálculos simples de manera simultánea. Esto, aunque parece sencillo, les da un poder de procesamiento excepcional, no es lo mismo hacer 1000 multiplicaciones una detrás de otra que hacerlas todas a la vez.
Esta capacidad permitió el desarrollo de las primeras IA y, en general, introducir las GPUs en proyectos de investigación. Algunos ejemplos serian la simulación compleja de fluidos, cálculos relacionados con la química cuántica, paralizar cálculos sobre grandes cantidades de datos..
Hoy en día, cada vez hay más empresas que optan por el uso de GPUs en sus sistemas, sin ir muy lejos, las aplicaciones de reconocimiento facial que detectan las caras en nuestros smartphones usan la pequeña GPU de este, o el auto-etiquetado de las imágenes de Facebook, serian dos ejemplos.
En INLOC Robotics no nos quedamos atrás en este campo, tenemos nuestra propia IA dentro del sistema SewDef e implementamos partes de nuestros algoritmos en GPUs para optimizarlos en gran medida. Esto abre la puerta a que cada vez sea más frecuente el uso de este hardware en industria.
Ahora planteémonos, una vez implementados los primeros sistemas IoT, estos se podrán incrementar de manera exponencial añadiendo más datos al sistema. Es probable que se precise de más potencia de cálculo que a su vez permita hacer estudios más elaborados de la producción. El camino a seguir sería el uso de las GPUs, para poder mantener el monitorizado en tiempo real que caracteriza la IoT.
Como ejemplo práctico podemos poner sobre la mesa el caso de la IoT. En muchas empresas se está implementando el uso de este sistema para el monitorizado en tiempo real de la producción.
Rompiendo las debilidades:
Cuando se habla de GPUs para uso general, podemos observar dos grandes debilidades. En primer lugar, las GPUs no fueron diseñadas inicialmente con este uso en mente, causando que un programa diseñado para una GPU no funcione con el mismo rendimiento en la siguiente generación del mismo hardware.
Otro problema recurrente es la falta de precisión en sus cálculos con decimales. Para incrementar velocidades normalmente se reduce la precisión en el mismo hardware, este hecho no es un problema para todas las aplicaciones, pero podría llegar a serlo.
No obstante, la creciente demanda del sector de la investigación de GPUs ha hecho que los fabricantes centraran esfuerzos en resolver estas debilidades, hasta el punto de reducirlas lo suficiente como para que estas ya sean utilizadas actualmente en una gran variedad de dispositivos y/o aplicaciones.
En mi opinión, hemos llegado a un punto de inflexión donde las GPUs entraran con fuerza en el sector industrial resolviendo problemas muy diversos.
Esperamos que te haya sido útil este artículo. Si tienes entre manos algún proyecto de ingeniería y crees que podemos ayudarte, aquí te dejo el enlace donde nos podrás contactar y explicarnos más a cerca de ello.