{"id":70058,"date":"2024-04-01T21:12:42","date_gmt":"2024-04-02T03:12:42","guid":{"rendered":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2024\/04\/01\/china-va-a-asaltar-la-industria-de-la-ia-con-chips-de-bajo-precio-ya-tiene-uno-un-90-mas-barato-que-una-gpu\/"},"modified":"2024-04-01T21:12:42","modified_gmt":"2024-04-02T03:12:42","slug":"china-va-a-asaltar-la-industria-de-la-ia-con-chips-de-bajo-precio-ya-tiene-uno-un-90-mas-barato-que-una-gpu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2024\/04\/01\/china-va-a-asaltar-la-industria-de-la-ia-con-chips-de-bajo-precio-ya-tiene-uno-un-90-mas-barato-que-una-gpu\/","title":{"rendered":"China va a asaltar la industria de la IA con chips de bajo precio. Ya tiene uno un 90% m\u00e1s barato que una GPU"},"content":{"rendered":"<\/p>\n

Las GPU de \u00faltima generaci\u00f3n para\u00a0inteligencia artificial<\/a>\u00a0(IA) no son en absoluto econ\u00f3micas. Su precio fluct\u00faa dependiendo de la cantidad que el cliente va a comprar al fabricante del chip y de\u00a0la configuraci\u00f3n por la que va a optar<\/strong>, pero, sea como sea, los nuevos chips para IA que han colocado en el mercado NVIDIA, AMD o Huawei no son en absoluto baratos. Un sistema DGX A100 de NVIDIA equipado con\u00a0ocho GPU A100<\/a>\u00a0cuesta aproximadamente 200.000 d\u00f3lares.<\/p>\n

China est\u00e1 recorriendo su propio camino en lo que se refiere al desarrollo de su propio hardware para IA. Las sanciones que han desplegado EEUU y sus aliados le impiden acceder\u00a0al mejor hardware que tienen NVIDIA o AMD<\/a>, entre otras empresas, por lo que las compa\u00f1\u00edas chinas est\u00e1n invirtiendo muchos recursos en el desarrollo de sus propias GPU para aplicaciones de aprendizaje profundo. Y tenemos motivos de peso para aceptar que van por buen camino.<\/p>\n

Jensen Huang, el fundador y director general de NVIDIA,\u00a0lo dej\u00f3 claro<\/a>\u00a0en una de las declaraciones que hizo a finales de mayo de 2023 en Computex: \u00abChina est\u00e1 dedicando unos recursos masivos a la puesta en marcha de empresas emergentes especializadas en el desarrollo de GPU.\u00a0No las subestim\u00e9is<\/strong>\u00ab. Esta advertencia estaba dirigida al Gobierno de EEUU en un claro intento de prevenirle acerca de las consecuencia que\u00a0tendr\u00e1n las sanciones<\/a>\u00a0que persiguen frenar el desarrollo tecnol\u00f3gico de China.<\/p>\n

El gigante asi\u00e1tico ya tiene chips para IA econ\u00f3micos<\/h2>\n

Las compa\u00f1\u00edas chinas que est\u00e1n enfrascadas en el desarrollo de su propio hardware para este escenario de uso se cuentan por decenas. MetaX, Alibaba, Biren Technology, Moore Threads, Innosilicon, Zhaoxin, Iluvatar CoreX, DenglinAI o Vast AI Tech son algunas de las m\u00e1s importantes, pero una brilla con m\u00e1s intensidad que todas las dem\u00e1s:\u00a0Huawei<\/a>. A esta empresa le va bien en el mercado chino (factura anualmente unos 7.000 millones de d\u00f3lares solo en China), y el debilitamiento de NVIDIA en el mercado chino le viene de perlas.<\/p>\n

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Huawei tiene listas sus propias GPU para inteligencia artificial, los chips Ascend AI, desde hace m\u00e1s de cuatro a\u00f1os<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Y es que Huawei tiene listas\u00a0sus propias GPU para inteligencia artificial<\/a>, los chips Ascend AI, desde hace m\u00e1s de cuatro a\u00f1os. Durante este periodo de tiempo ha ido refin\u00e1ndolas e incrementando sus capacidades con el prop\u00f3sito de igualar o, incluso,\u00a0superar el rendimiento de los chips A100 y H100<\/strong>\u00a0de NVIDIA.\u00a0Seg\u00fan algunos analistas<\/a>, como los de la empresa china iFly Tek, la potencia bruta de sus GPU iguala la de los chips de NVIDIA, pero siguen estando un paso por detr\u00e1s si nos ce\u00f1imos a su rendimiento en un escenario de uso real.<\/p>\n

El negocio de Huawei en el mercado de la IA tiene una ambici\u00f3n similar a la de NVIDIA o AMD. Como acabamos de ver, esta compa\u00f1\u00eda china ha desarrollado GPU para IA que persiguen entregar el m\u00e1ximo rendimiento posible. Su precio no es un factor determinante. Sin embargo, la empresa china Intellifusion ha decidido recorrer un camino diferente. Y es que ha anunciado que ya tiene preparada su plataforma DeepEdge10Max, que entrega un rendimiento de 48 TOPS int8. No obstante, lo m\u00e1s sorprendente es que cuesta alrededor de 140 d\u00f3lares.<\/p>\n

Durante la segunda mitad de 2024 Intellifusion lanzar\u00e1 la plataforma DeepEdge10Pro, que entregar\u00e1 un rendimiento de 24 TOPS int8, y durante la primera mitad de 2025 llegar\u00e1 el hardware DeepEdge10Ultra, que rozar\u00e1 los 96 TOPS int8. Para poner estas cifras de rendimiento en contexto podemos fijarnos en que\u00a0una GPU A100<\/a>\u00a0de NVIDIA\u00a0entrega 624 TOPS int8<\/strong>, por lo que es evidente que es mucho m\u00e1s potente. Eso s\u00ed, las propuestas de Intellifusion, que est\u00e1n fabricadas con litograf\u00eda de 14 nm, son mucho m\u00e1s baratas. Veremos c\u00f3mo las recibe la industria de la IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Las GPU de \u00faltima generaci\u00f3n para\u00a0inteligencia artificial\u00a0(IA) no son en absoluto econ\u00f3micas. Su precio fluct\u00faa dependiendo de la cantidad que el cliente va a comprar al fabricante del chip y de\u00a0la configuraci\u00f3n por la que va a optar, pero, sea como sea, los nuevos chips para IA que han colocado en el mercado NVIDIA, AMD …<\/p>\n","protected":false},"author":0,"featured_media":70059,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[],"class_list":["post-70058","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","","category-noticias"],"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/500_333-OWb5LL.jpeg","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/70058","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=70058"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/70058\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/media\/70059"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=70058"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=70058"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=70058"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}