En el reciente evento Next 25, Google ha desvelado una pieza clave en su estrategia de inteligencia artificial: Ironwood. Se trata de la séptima generación de sus Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU), unos aceleradores de hardware diseñados a medida por la propia compañía.
Lo más destacable de Ironwood es que es el primer TPU concebido específicamente para la inferencia en inteligencia artificial, marcando un hito en la evolución de esta tecnología.
¿Qué es Ironwood y para qué sirve?
Las TPUs llevan más de una década siendo el motor detrás de las cargas de trabajo de IA más exigentes de Google, tanto para entrenamiento como para ejecución de modelos (inferencia), y también han estado disponibles para los clientes de Google Cloud. Ironwood representa la culminación de esta trayectoria, posicionándose como la TPU más potente, capaz y eficiente energéticamente desarrollada por Google hasta la fecha.
Su propósito fundamental es impulsar la próxima generación de modelos de IA, aquellos enfocados en el "pensamiento" y la inferencia a gran escala. Esto significa ir más allá de simplemente procesar datos para ofrecer respuestas; se trata de capacitar a la IA para generar proactivamente conocimientos e interpretaciones.
Bienvenida a la era de la inferencia
Google enmarca el lanzamiento de Ironwood dentro de lo que denomina la "era de la inferencia". Este concepto describe un cambio significativo en cómo interactuamos y utilizamos la inteligencia artificial. Pasamos de modelos que responden a nuestras peticiones en tiempo real, proporcionando información que nosotros interpretamos, a modelos que actúan de forma más proactiva.
Estos nuevos sistemas pueden recuperar datos, generar contenido y colaborar para ofrecer directamente conclusiones y respuestas elaboradas, no solo datos brutos. Ironwood está diseñado para soportar las enormes demandas computacionales y de comunicación que esta nueva fase de la IA generativa requiere.
Novedades y características clave de Ironwood
Ironwood no es solo una mejora incremental; incorpora avances significativos para manejar la complejidad de los modelos de IA modernos.
Rendimiento y eficiencia optimizados
Google afirma que Ironwood es su TPU más potente y eficiente hasta ahora. Está construido para minimizar el movimiento de datos y la latencia dentro del propio chip mientras realiza manipulaciones masivas de tensores, operaciones fundamentales en IA. Además, utiliza refrigeración líquida para gestionar el calor generado por su alta capacidad de procesamiento.
Escalabilidad y conectividad
La verdadera potencia de la IA a gran escala reside en la capacidad de conectar múltiples procesadores. Ironwood destaca en este aspecto:
- Puede escalar hasta configuraciones de 9.216 chips interconectados.
- Utiliza una red de interconexión entre chips (ICI) de baja latencia y alto ancho de banda, diseñada para una comunicación síncrona y coordinada a escala de pod completo.
- Forma parte de la arquitectura AI Hypercomputer de Google Cloud, que integra hardware y software (como la pila de software Pathways) para optimizar las cargas de trabajo de IA más exigentes.
Preparado para modelos complejos
Está específicamente diseñado para gestionar las demandas de modelos como:
- Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs).
- Modelos de Mezcla de Expertos (MoEs).
- Tareas avanzadas de razonamiento.
Estos modelos requieren un procesamiento paralelo masivo y un acceso eficiente a la memoria, características intrínsecas al diseño de Ironwood.
Disponibilidad en Google Cloud
Para adaptarse a diferentes necesidades, Google Cloud ofrecerá Ironwood en dos configuraciones principales:
- Una configuración de 256 chips.
- Una configuración masiva de 9.216 chips.
Esta flexibilidad permitirá a los desarrolladores y empresas elegir la escala adecuada para sus proyectos de inferencia IA.
Conclusión
Ironwood se presenta como una pieza fundamental en la infraestructura necesaria para la evolución de la inteligencia artificial. Al centrarse específicamente en la inferencia y ofrecer mejoras sustanciales en rendimiento, eficiencia y escalabilidad, Google busca proporcionar las herramientas necesarias para desarrollar y desplegar la próxima generación de aplicaciones y servicios basados en IA, marcando un paso firme hacia la consolidación de la "era de la inferencia".