Intel y Nvidia de disputan por el liderazgo en el desempeño de áreas clave de inteligencia artificial (IA).
Intel es una compañía más grande y poderosa en servidores de informática, con ingresos del Intel Data Center Group (DCG) que crecieron un 24% respecto al año anterior, equivalentes a 5.2 mil millones de dólares, de un ingreso total de 16.1 mil millones de dólares.
Además, la compañía es ser el mayor proveedor de tecnología para servidores e informática empresarial, que necesita acelerar su desarrollo en IA y aprendizaje automático (Machine Learning), o bien arriesgarse a perder la mayor oportunidad de crecimiento en informática empresarial en los últimos 10 años.
Por su parte, Nvidia con su CEO, Jen-Hsun Huang, ha cambiado exitosamente la compañía de ser un proveedor de juegos y gráficos a una de inteligencia artificial.
Los juegos y los gráficos sirven como base estable y confiable en la que la empresa puede absorber los costos de desarrollo y la curva de aprendizaje creciente del Machine Learning.
Sus acciones han crecido 14 veces en cuatro años, y sus ingresos en el cuarto trimestre fueron de 2.9 mil millones de dólares. Los números del primer trimestre serán publicados después del cierre de las operaciones del jueves.
En la arena de competitividad en las áreas claves de IA, Nvidia ha indicado tener el chip más rápido del mundo, el nodo (sistema) más rápido del mundo y la instancia de nube más rápida del mundo (usando Amazon Web Services) para un popular algoritmo de entretenimiento de IA llamado ResNet-50.
Afirman también que la arquitectura y los productos de Nvidia Tesla son tres veces más rápidos que los productos de IA de Google TPU (Tensor Processing Unit).
Por su parte, Intel publicó una nota que compara el rendimiento de IA en su familia de procesadores empresariales Xeon. La mayor parte del mercado cree que las GPU y los procesadores dedicados de IA dictarán el futuro de la computación de aprendizaje automático.
La prueba de Intel estaba ejecutando una clase de red neuronal llamada RNN (red neuronal recurrente) que depende de los cálculos previos para funcionar en los actuales.
Este tipo de red se usa a menudo para sistemas de seguridad de inteligencia artificial, como el procesamiento de lenguaje natural. Los procesadores estándar funcionan muy bien en este tipo de carga de trabajo, ya que se asignan a problemas y arquitecturas de computación clásica.
Las GPU de Nvidía se destacan en las redes basadas en CNN (redes neuronales convolucionales) que se utilizan comúnmente para la clasificación de imágenes y se dividen fácilmente en fragmentos de datos que tienen una dependencia mínima entre sí. Esas redes son de los tipos utilizados para sistemas de conducción autónoma, seguridad y otros.
Intel sabe que no puede desafiar a Nvidia como líder en informática de inteligencia artificial sin un chip gráfico o procesador dedicado equivalente. Sin embargo, tiene varias opciones dirigidas precisamente a eso, incluida la compra de Nervana y Movdius, sus procesadores programables llamados FPGA que obtuvo con la adquisición de Altera.
La compañía obtuvo un gran puntaje con la contratación de Raja Koduri y Jim Keller para construir una tecnología de gráfica discreta.
Intel considera que su fortaleza en la carrera hacia la inteligencia artificial radica en ser una empresa de sistemas en lugar de un fabricante de un solo producto.
Puede proporcionar infraestructura de hardware, tecnología de interconexión para permitir que varios chips funcionen juntos, plataformas, software de desarrollo y asociaciones, a diferencia de cualquier otra compañía de Silicon Valley o más allá.
Esta capacidad, y su versátil dirección de investigación, le permite ser flexible a medida que el paisaje de IA cambia y evoluciona de su estado actual a la gran oportunidad que tendrá inevitablemente.
Intel compite con su próxima generación de procesadores, lo cual será un signo revelador del futuro en que la compañía tiene en la arena de la inteligencia artificial.
