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La Ley de Moore y la escala de Dennard impulsaron durante décadas un crecimiento exponencial en la potencia de cálculo, pero a principios de los 2000 se toparon con un límite cuando los transistores alcanzaron escalas nanométricas y la disipación de calor dejó de seguir el ritmo. Ese punto de inflexión aceleró el paso hacia procesadores multinúcleo y, sobre todo, hacia unidades de procesamiento gráfico diseñadas para ejecutar miles de operaciones en paralelo, lo que encaja de forma natural con las necesidades del machine learning moderno.
Las GPUs son ideales para aprendizaje automático porque están optimizadas para multiplicaciones de matrices y operaciones tensoriales que dominan redes neuronales. Arquitecturas con miles de núcleos de cómputo, junto con mejoras como Tensor Cores y cálculos en precisión mixta FP16 o BF16, aumentan el rendimiento por vatio y permiten entrenar modelos más grandes en menos tiempo. Además, las bibliotecas y plataformas como CUDA y HIP han creado ecosistemas que facilitan portar y acelerar modelos, aprovechando paralelismo a nivel de hilo y memoria de alta ancho de banda.
Para las empresas que integran inteligencia artificial en sus productos, esto significa acelerar pruebas, reducir costes y escalar soluciones de forma eficiente. En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ofrecemos experiencia en diseño de software a medida y soluciones de ia para empresas, creando pipelines optimizados que utilizan GPUs tanto on premises como en la nube. Nuestro equipo de especialistas en inteligencia artificial también desarrolla agentes IA y soluciones de servicios inteligencia de negocio que combinan modelos avanzados con visualización en Power BI.
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