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Ver mejores ofertasLa llamada revolución de la IA está resultando bastante deprimente para muchos ejecutivos del sector tecnológico. Crece el temor a que las tecnologías de aprendizaje automático sustituyan a los humanos más rápido de lo que podemos volver a entrenarlos, y tampoco ayuda el hecho de que empresas grandes y pequeñas hayan estado despidiendo a miles de trabajadores, a veces con la intención explícita de descargar su trabajo en modelos generativos de inteligencia artificial.
Por supuesto, no todos los líderes tecnológicos están preocupados por la IA. Gente como el CEO de Nvidia, Jensen Huang, está más que entusiasmada con sus aplicaciones potenciales en diversos campos de trabajo. Tampoco es ningún secreto que Nvidia está bien posicionada para vender la mayoría de las GPU para el entrenamiento de la IA.
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Por otro lado, la CEO de AMD, Lisa Su, también cree en ella. Durante la Conferencia Mundial sobre Inteligencia Artificial celebrada en Shanghái, Su hizo algunos comentarios sobre la revolución de la IA y sobre cómo AMD está aprovechando los avances en este campo para el diseño de futuros productos. Su cree que la ingeniería de hardware pronto requerirá un mayor conjunto de habilidades para producir diseños de chips competitivos.
Mark Papermaster, CTO de AMD, también confirmó que AMD ya está utilizando modelos de IA en el diseño, las pruebas y la verificación de semiconductores, con planes para incorporarla gradualmente a su flujo de trabajo de diseño de chips junto con las herramientas tradicionales de automatización del diseño electrónico (EDA).
Si el lenguaje de marketing te resulta familiar, es porque ya lo hemos oído antes por parte de Nvidia, así como de todos los proveedores de EDA que buscan hacer su paquete de software más atractivo para los fabricantes. Al igual que AMD, Nvidia cuenta con un equipo cada vez mayor de investigadores e ingenieros dedicados a automatizar y mejorar el diseño de chips utilizando herramientas de IA, con especial atención a la resolución de problemas difíciles como la congestión del enrutamiento y la integridad de la señal, así como a la optimización de las características más básicas de la lógica de transistores utilizada en las GPU y otros silicios avanzados.
En cuanto al hardware utilizado para acelerar las tareas de IA, así como el software necesario para aprovecharlo, AMD ha ido tradicionalmente por detrás de Nvidia. Recientemente, AMD ha hecho algunos progresos en el departamento de hardware con sus productos Radeon Instinct, pero sus bibliotecas de software ROCm aún no han visto el tipo de adopción que ha tenido CUDA de Nvidia.