Ciencia y empresa

Existe un tipo único de trampa lógica en la que la solución a un problema está bloqueada por las mismas condiciones necesarias para resolverlo. Este dilema ineludible y autorreferencial se conoce como "Trampa 22", un término que escapó de las páginas de la novela de Joseph Heller de 1961 para convertirse en una de las metáforas más acertadas de la vida moderna. Desde entonces, ha trascendido sus raíces literarias para convertirse en un símbolo universal de los absurdos de la burocracia, el poder y la existencia cotidiana.

La introducción de los Resúmenes de IA de Google marca un punto de inflexión en la evolución de internet, catalizando un cambio de paradigma de una web basada en referencias a un ecosistema centrado en respuestas. Esta transformación, impulsada por la inteligencia artificial generativa, está cambiando fundamentalmente la relación simbiótica de larga data entre los motores de búsqueda, los creadores de contenido y los usuarios.

¿Cuántos amigos tiene realmente? El número de sus conexiones en Facebook podría ascender a cientos o incluso miles, pero ¿con cuántas personas mantiene una relación verdaderamente profunda y significativa?

¿Por qué es tan difícil predecir el tiempo con más de una semana de antelación? ¿Por qué un cambio minúsculo en un sistema puede conducir a un resultado drásticamente diferente? Estas son las preguntas que llevaron al desarrollo de uno de los campos más fascinantes de la ciencia moderna: la teoría del caos.

La Navaja de Ockham, el principio resumido a menudo como "la explicación más simple suele ser la mejor", es una de las heurísticas más extendidas y prácticas del pensamiento humano.

El término "Singularidad" ha trascendido el discurso científico de nicho para convertirse en un motivo recurrente en la cultura popular, apareciendo de forma destacada en películas, artículos de noticias y debates públicos. A menudo representado con dramatismo, evoca imágenes de inteligencia artificial descontrolada y una existencia humana fundamentalmente alterada. Aunque a veces se sensacionaliza, el concepto subyacente merece una seria consideración, especialmente a medida que los avances en Inteligencia Artificial (IA) se aceleran.

La teoría de juegos, el modelo matemático de la toma de decisiones estratégicas, opera con numerosos conceptos que ayudan a comprender la dinámica de las interacciones. Uno de los más importantes y mencionados con frecuencia es el juego de suma cero. Este concepto describe situaciones en las que la ganancia de un participante significa necesariamente la pérdida de otro, de modo que la "ganancia" total neta es constante e igual a cero. Los juegos de suma cero son modelos fundamentales de la competencia y el conflicto, y son relevantes en numerosos ámbitos, desde el deporte y la economía hasta la política

¿Alguna vez te has preguntado por qué la tecnología moderna, que supuestamente facilita nuestra vida y nos ahorra tiempo, en realidad no se traduce en más tiempo libre? ¿Por qué trabajamos tanto o quizás incluso más que nuestros abuelos, a pesar de estar rodeados de lavadoras, lavavajillas, ordenadores y smartphones? La respuesta reside en un fenómeno ya reconocido durante la Revolución Industrial, conocido como la Paradoja de Jevons.

La Notación Polaca Inversa (NPI) es un método eficiente para evaluar expresiones matemáticas, que se caracteriza por colocar los operadores después de sus operandos. Este enfoque permite omitir los paréntesis, simplificando y clarificando el proceso de cálculo. Aunque al principio pueda parecer diferente, usar la NPI acelera significativamente la ejecución de operaciones, especialmente en sistemas informáticos y calculadoras programables.

Mucha gente todavía asocia las tarjetas gráficas principalmente con los videojuegos, pero las GPUs son capaces de mucho más. Debido a su arquitectura, son excelentes para la computación paralela, que es esencial para entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje profundo. Considera esto: un LLM moderno tiene miles de millones de parámetros, y todos estos parámetros deben gestionarse simultáneamente. Este tipo de procesamiento paralelo es la verdadera fortaleza de las GPUs, mientras que las CPUs tradicionales (unidades centrales de procesamiento) se quedan atrás en este aspecto.

A lo largo de la evolución de los dispositivos de almacenamiento, han surgido numerosas tecnologías de conexión, aportando cambios revolucionarios tanto en velocidad como en eficiencia. Las conexiones SATA, SAS y M.2 se encuentran entre las soluciones más comunes hoy en día, pero ¿para qué se utilizan y en qué se diferencian?

El funcionamiento eficiente de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) depende en gran medida del almacenamiento y procesamiento adecuado de sus pesos. El formato numérico elegido impacta directamente en los requisitos de memoria, la velocidad computacional y la precisión del modelo. Con el tiempo, FP32 ha sido gradualmente complementado o reemplazado por FP16 y BF16 para el entrenamiento, mientras que INT8 y formatos cuantificados de bits incluso inferiores son cada vez más comunes para optimizar la inferencia.

El rápido desarrollo de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) plantea nuevos desafíos en el campo de la computación. Una pregunta crucial para mí es cómo se desempeñan las GPU al ejecutar estos modelos. En esta publicación, mi objetivo es examinar el rendimiento de varias GPU a través de los conceptos de TFLOPS (billones de operaciones de punto flotante por segundo) y TOPS (billones de operaciones por segundo). Presentaré las capacidades de modelos individuales utilizando una tabla clara, complementada con breves explicaciones.

Los precios de las tarjetas gráficas se han disparado durante años, y esto se debe a razones complejas e interconectadas. A menudo, una tarjeta gráfica de gama alta (GPU) por sí sola puede costar más que todos los demás componentes de un ordenador combinados, lo que destaca la magnitud que ha alcanzado su precio.

La velocidad de transferencia de datos desempeña un papel crucial en el rendimiento de los ordenadores modernos. Las interfaces USB y PCIe han evolucionado a lo largo de décadas para proporcionar una comunicación cada vez más rápida y eficiente entre dispositivos. En este artículo, revisaré las velocidades de estas conexiones y su evolución a lo largo de las generaciones.

El rendimiento de los ordenadores modernos se ve influenciado significativamente por la velocidad y el tipo de memoria utilizada. Las memorias DDR, GDDR y HBM están optimizadas para diferentes propósitos, ya sea la memoria principal del sistema para las CPU, la memoria para tarjetas gráficas o tareas que requieren computaciones de gran ancho de banda. En esta publicación, comparo las velocidades y los parámetros clave de estos tipos de memoria.

Existen muchos malentendidos en torno a las velocidades de los diversos estándares de transferencia y almacenamiento de datos informáticos (p. ej., USB, SATA, DDR, PCIe, Ethernet, etc.). Por eso he creado varias descripciones resumidas y tablas que cubren los principales estándares y sus velocidades.

En el mundo digital, la velocidad de red es un factor fundamental que moldea nuestra vida diaria, ya sea en la comunicación en línea, los juegos, las videoconferencias o la simple navegación. La evolución de las redes cableadas (Ethernet) e inalámbricas (Wi-Fi) ha avanzado mucho en las últimas décadas. Mientras que velocidades de unos pocos megabits por segundo se consideraban rápidas en los años 90, hoy en día encontramos velocidades de gigabit incluso en nuestros hogares.

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM), como GPT-3, LLaMA o PaLM, son redes neuronales de gran tamaño. Este tamaño se mide típicamente por el número de parámetros (p. ej., 7b, 14b, 72b, que significan 7 mil millones, 14 mil millones, 72 mil millones de parámetros). Un parámetro es básicamente un valor de peso o sesgo dentro de la red neuronal. Estos parámetros se aprenden durante el entrenamiento y, en conjunto, representan el "conocimiento" del modelo, determinando cómo procesa la información y genera resultados. Los LLM actuales tienen miles de millones, y a veces incluso cientos de miles de millones, de parámetros.

En los últimos años, la revolución de la IA ha introducido nuevos actores y soluciones tecnológicas fascinantes en la industria de los semiconductores. Entre los más prometedores se encuentra Cerebras Systems, una startup con sede en California que recientemente anunció su intención de salir a bolsa.