Evaluando el rendimiento del procesador para tareas de IA

La computación en el borde está cambiando la forma en que manejamos los datos y procesamos información. Acerca el poder de computación a donde se generan los datos, lo que ayuda a acelerar las cosas y mejorar la privacidad. Este enfoque es especialmente importante para dispositivos que necesitan tomar decisiones rápidas, como autos autónomos, sistemas de ciudades inteligentes y gadgets móviles.

A medida que la computación en el borde crece, también necesita chips más potentes, conocidos como soluciones de System-on-Chip (SoC). Estos chips combinan procesadores tradicionales con unidades especiales que ayudan con tareas como gráficos e inteligencia artificial (IA). Este documento investiga cómo estos diferentes procesadores trabajan juntos para mejorar el rendimiento de la IA.

#Comparación de Rendimiento de Diferentes Procesadores

En el mundo de la IA, a menudo usamos diferentes tipos de procesadores para realizar el trabajo. Este documento se centra en tres tipos principales: Unidades de Procesamiento Central (CPU), Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) y Unidades de Procesamiento Neuronal (NPU). Cada uno tiene sus fortalezas y debilidades al manejar tareas como álgebra lineal e inferencia de redes neuronales.

• Unidad de Procesamiento Neuronal (NPU): Las NPUs están diseñadas específicamente para tareas de IA. Son rápidas en tareas como la Multiplicación de matrices, lo que las hace más rápidas que otros tipos de procesadores en ciertas situaciones.
• Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU): Las GPUs son geniales para tareas que requieren mucho procesamiento paralelo, como la multiplicación de matrices. Tienden a rendir mejor al manejar conjuntos de datos más grandes.
• Unidad de Procesamiento Central (CPU): Las CPUS son versátiles y funcionan bien para tareas más simples, como productos punto, donde pueden superar a las GPUs y NPUs.

Entender cómo rinden estos procesadores puede ayudar a ingenieros y desarrolladores a elegir el adecuado para sus necesidades específicas.

#La Importancia de las Pruebas de Rendimiento

Para averiguar qué procesador funciona mejor para diferentes tareas, las pruebas de rendimiento son esenciales. Esto significa ejecutar pruebas para ver qué tan bien cada tipo de procesador maneja cargas de trabajo específicas. Comparando su rendimiento, podemos entender dónde cada procesador brilla.

En este estudio, analizamos cómo rinden las CPUs, GPUs y NPUs con tareas de álgebra lineal y aplicaciones de redes neuronales. Esta investigación es crucial para cualquiera que diseñe sistemas que dependan de la IA, ya que ayuda a identificar la mejor combinación de procesadores a usar.

#Lo que Probamos

Nos enfocamos en dos áreas principales en nuestras pruebas de rendimiento: operaciones básicas de álgebra lineal y aplicaciones de redes neuronales profundas.

#Operaciones de Álgebra Lineal

El álgebra lineal es una parte crucial de muchos algoritmos de IA. Probamos específicamente tres tipos de operaciones:

1. Multiplicación de Matrices: Esta es una operación fundamental en varios modelos de IA.
2. Multiplicación de Matriz-Vetor: Otra operación clave donde una matriz se combina con un vector.
3. Producto Punto de Vector-Vetor: Esta operación mide la similitud entre dos vectores.

#Modelos de Redes Neuronales

También observamos qué tan bien rinden los diferentes procesadores con modelos de redes neuronales. Algunos de los modelos que probamos incluyeron:

• MobileNet: Un modelo usado para clasificación de imágenes.
• LSTM: Un tipo de red neuronal recurrente usada para tareas como procesamiento de lenguaje.
• Modelos de Lenguaje Grande (LLMs): Estos modelos manejan tareas complejas como generación de texto.

Al probar tanto álgebra lineal como modelos de redes neuronales, podemos ver cómo manejan los diferentes procesadores una variedad de tareas.

#Hallazgos Clave de las Pruebas de Rendimiento

Nuestras pruebas revelaron diferencias interesantes en el rendimiento según el tipo de procesador usado.

#Multiplicación de Matrices

En cuanto a la multiplicación de matrices, encontramos que las GPUs rinden mejor con matrices más grandes, reduciendo significativamente el tiempo de cálculo. Sin embargo, para matrices más pequeñas, las NPUs fueron más rápidas gracias a su manejo eficiente de memoria. Esto sugiere que las NPUs son una mejor opción para matrices más pequeñas, mientras que las GPUs son ideales para las más grandes.

#Multiplicación de Matriz-Vetor

En términos de multiplicación de matriz-vector, las NPUs consistentemente superaron a las GPUs en todos los tamaños. Mostraron una reducción del 58% en latencia, haciendo de las NPUs la opción preferida para estas tareas.

#Producto Punto de Vector-Vetor

Para la operación de producto punto, las NPUs nuevamente mostraron resultados impresionantes, superando a las GPUs. El hardware dedicado en las NPUs les permite manejar esta operación de manera más eficiente, especialmente ya que requiere menos reutilización de datos.

#Inferencia de Redes Neuronales

Al probar modelos de redes neuronales:

• MobileNet para Clasificación de Video: Las NPUs demostraron una latencia de inferencia mucho más baja en comparación con las GPUs para tamaños de lote más pequeños. Sin embargo, a medida que los tamaños de lote aumentaron, las GPUs comenzaron a rendir mejor, indicando que son más adecuadas para conjuntos de datos más grandes.

• Modelos LSTM: Encontramos que las GPUs tenían una ligera ventaja sobre las NPUs para la inferencia LSTM. Esto se debe probablemente al diseño del modelo, que lleva a un procesamiento menos eficiente en las NPUs.

• Modelos de Lenguaje Grande (LLMs): Las NPUs rinden excepcionalmente bien con LLMs, siendo casi cuatro veces más rápidas que las GPUs. Esto resalta la fortaleza de las NPUs en el manejo de tareas complejas de redes neuronales.

#Eficiencia Energética

Un aspecto esencial de nuestro estudio fue la consideración de la eficiencia energética. Las NPUs requieren menos energía en comparación con las GPUs mientras que proporcionan niveles de rendimiento comparables. Mientras que las GPUs consumen alrededor de 75 vatios, las NPUs generalmente operan a unos 35 vatios. Esta eficiencia hace que las NPUs sean especialmente atractivas para aplicaciones donde el consumo de energía es una preocupación, como en dispositivos móviles y escenarios de computación en el borde.

#Conclusión

Nuestra investigación destaca la importancia de elegir el procesador adecuado para tareas específicas de IA. Las NPUs sobresalen en tareas relacionadas con la multiplicación de matriz-vector y los modelos de lenguaje grande, mientras que las GPUs funcionan mejor con multiplicaciones de matrices más grandes y clasificaciones de imágenes. Las CPUs siguen siendo una opción sólida para operaciones más simples como productos punto.

Al realizar pruebas de rendimiento en estos diferentes procesadores, proporcionamos ideas útiles para ingenieros y desarrolladores que trabajan con tecnologías de IA. El trabajo futuro podría centrarse en explorar más cómo se pueden combinar estos procesadores para maximizar el rendimiento y la eficiencia energética. Esto podría llevar a aplicaciones de IA aún mejores, especialmente en entornos de computación en el borde.

En general, las capacidades crecientes de la computación en el borde y los SoCs avanzados prometen desarrollos emocionantes en el mundo de la IA. A medida que estas tecnologías sigan evolucionando, jugarán roles cada vez más cruciales en nuestras vidas diarias e industrias.