Intel y Google amplían su colaboración para infraestructura de IA

Intel y Google han anunciado una ampliación de su colaboración plurianual para que Google Cloud continúe utilizando la infraestructura de IA de Intel y sigan desarrollando procesadores conjuntamente. La plataforma en nube de Google lleva años usando procesadores de Intel y ahora utilizará los nuevos Xeon 6 para tareas de IA, computación en la nube e inferencia.

Las empresas también ampliarán el desarrollo conjunto de unidades de procesamiento de infraestructura (IPU) personalizadas, que ayudan a acelerar y gestionar las tareas del centro de datos descargándolas de las CPU. Esta colaboración para el desarrollo de chips, que comenzó en 2021, se centrará en unidades de procesamiento integrado (IPU) personalizadas basadas en ASIC.

Intel y Google: más CPUs en IA

Esta expansión se produce en un momento en que la industria ha aumentado la demanda de CPUs para los centros de datos de inteligencia artificial. Si bien las aceleradoras GPUs se utilizan para desarrollar y entrenar modelos de IA, las CPU son cruciales para ejecutar dichos modelos y para la infraestructura general de IA, como mostró el acuerdo de Intel y NVIDIA para combinar ambas.

«La IA está transformando la forma en que se construye y se escala la infraestructura», declaró Lip-Bu Tan, director ejecutivo de Intel, en un comunicado de prensa de la compañía. «Escalar la IA requiere más que aceleradores: requiere sistemas equilibrados. Las CPU y las IPU son fundamentales para ofrecer el rendimiento, la eficiencia y la flexibilidad que exigen las cargas de trabajo de IA modernas». 

En los últimos meses, cada vez más empresas han centrado su atención en las CPUs debido a la creciente escasez de semiconductores. Y no solo en la arquitectura x86 usada por Intel y AMD. El mes pasado se presentó en sociedad la Arm AGI, una CPU para IA histórica con potencial de cambiar la industria. El primer producto de silicio de la fundación británica -vital en la industria actual por sus sus licencias de propiedad intelectual y diseños de referencia- confirma los cambios en centros de datos.

Y es que las arquitecturas de la era del entrenamiento asumían que las GPU dominarían todas las fases de la IA. Para el entrenamiento puro de modelos y la inferencia por lotes de alto rendimiento, esta suposición es válida. Pero las cargas de trabajo con agentes han introducido un perfil de computación completamente diferente y han mostrado la necesidad de mayor equipamiento de procesadores. La ampliación de la sociedad de Intel y Gooogle llega para cubrir esos requerimientos.