{"id":42572,"date":"2023-11-30T23:01:45","date_gmt":"2023-11-30T23:01:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.logicbus.com.mx\/blog\/?p=42572"},"modified":"2023-11-30T23:02:14","modified_gmt":"2023-11-30T23:02:14","slug":"tarjetas-fpgas-para-desarrollar-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.logicbus.com.mx\/blog\/tarjetas-fpgas-para-desarrollar-deep-learning\/","title":{"rendered":"Tarjetas FPGAs para Desarrollar Deep Learning"},"content":{"rendered":"

La <\/span>inteligencia artificial (IA)<\/span> ha desarrollado un gran impacto en nuestra sociedad en las \u00faltimas d\u00e9cadas. Con el desarrollo de herramientas para generar textos completos y muy personalizados, habilidad para crear im\u00e1genes, videos y hasta r\u00e9plicas de voces reales, la inteligencia artificial se convirti\u00f3 en una herramienta muy poderosa la cual ha crecido exponencialmente gracias a las herramientas tecnol\u00f3gicas disponibles hoy en d\u00eda.<\/span><\/p>\n

Actualmente se utilizan varios tipos de software y hardware para desarrollar \u201cDeep Learning\u201d.<\/em><\/strong> El <\/span>deep learning<\/span><\/em> es un tipo de desarrollo y aprendizaje avanzado utilizado para crear m\u00e1quinas o programas con IA, y actualmente se utiliza para entrenar software para reconocimiento facial, desarrollo de im\u00e1genes y videos y hasta reconocimiento y desarrollo de voces. Con el Deep Learning podemos hacer que un software o m\u00e1quina pueda recibir datos y muestras de un objeto, persona o animal, relacionarlos entre s\u00ed y sacar conclusiones por s\u00ed mismo, muy cercano a como funciona nuestro razonamiento humano.<\/span><\/p>\n

Entre todas las herramientas de hardware para desarrollar Deep Learning, la m\u00e1s com\u00fan es utilizar una cl\u00e1sica computadora PC con un CPU, GPU y memoria. Esto es suficiente para crear una IA b\u00e1sica con deep learning. Pero para aplicaciones m\u00e1s concretas y demandantes necesitamos de hardware dedicado con m\u00e1s poder de procesamiento. Con el reciente auge de la tecnolog\u00eda embebida, se est\u00e1n utilizando las <\/span>tarjetas FPGAs<\/span> para desarrollar Deep Learning para entrenar software pero, \u00bfrealmente son buenas para esto? \u00bfConviene invertir en ellas para esta aplicaci\u00f3n? \u00bfQu\u00e9 ventajas tienen sobre los ordenadores comunes con GPU?<\/span><\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 utilizar FPGAs para Deep Learning?\u00a0<\/b><\/p>\n

Una tarjeta FPGA<\/strong> (\u201cField Programmable Gate Array\u201d, o Arreglo de Compuertas Programables)<\/em> es un circuito electr\u00f3nico con compuertas l\u00f3gicas reprogramables. A diferencia de los CPUs y GPUs que encontramos en computadoras ordinarias, las FPGAs se pueden configurar f\u00edsicamente (hardware) para crear cualquier circuito y l\u00f3gica digital posible. Esto quiere decir que con una FPGA podemos crear CPUs y GPUs m\u00e1s potentes y m\u00e1s espec\u00edficas para una tarea concreta. Esto nos lleva a crear una manera m\u00e1s eficiente de desarrollar deep learning ya que con este tipo de tarjetas podemos crear el circuito perfecto con las caracter\u00edsticas necesarias, a diferencia de las GPUs que ya vienen configuradas de f\u00e1brica de una manera espec\u00edfica.<\/span><\/p>\n

Ventajas y desventajas de utilizar una Tarjeta FPGA<\/b><\/p>\n

El utilizar las tarjetas FPGA<\/strong> para desarrollar deep learning suelen ser una muy buena opci\u00f3n para desarrollar y entrenar una inteligencia artificial debido a su alta capacidad de personalizaci\u00f3n en su configuraci\u00f3n de hardware digital pero tambi\u00e9n cuenta con limitantes y algunas restricciones que tomar en cuenta.<\/span><\/p>\n

Las ventajas de utilizar una tarjeta FPGA para desarrollar IA con Deep Learning son:<\/strong><\/p>\n