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¿Qué es una NPU y por qué todo mundo habla de ellas?

Es muy probable que la próxima vez que compres un celular o una computadora escuches que integra una NPU. También es muy probable que hayas escuchado estas siglas en alguna presentación de Apple, o que si visitaste una tienda y te diste una vuelta por el área de computadoras el vendedor o vendedora termine por hablarte maravillas de la tal NPU y que es capaz de alcanzar N número de TOPS, pero, ¿qué es una NPU y por qué todo el mundo habla de ellas?

NPU son las siglas de neural processing unit, que en español se traduce como unidad de procesamiento neural. En términos simples, la NPU es un chip especializado en procesar las tareas relacionadas con funciones de inteligencia artificial. En términos análogos, la NPU es a la inteligencia artificial lo que una GPU (una graphical processing unit o unidad de procesamiento gráfico) sería a los gráficos de una computadora.

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Pero, ¿por qué tanto alboroto con las NPU?

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Bueno, la respuesta más corta y que creemos es más honesta es que se trata en parte de un tema publicitario, pero también, de una integración más común de NPU en computadoras y celulares. Por ejemplo, el chipset Snapdragon X Elite de Qualcomm integra una NPU capaz de alcanzar 45 TOPS. ¿Y qué son los TOPS? Son las siglas de trillions of operations per second (en español, billones de operaciones por segundo), y que en lo que respecta a hardware especializado en inteligencia artificial, es una unidad de medida para simplificar qué tan potente puede ser una NPU.

Ahora seguramente te preguntarás, ¿qué puedes hacer con una NPU que no sea posible en un chipset sin una NPU? Es una buena pregunta, y la respuesta es que salvo aplicaciones “experimentales” o que solo son utilizadas por sectores muy específicos, es muy probable que seas capaz de ejecutar las mismas aplicaciones, pero con un mejor rendimiento si lo haces en un chipset que integre una NPU.

Y ese es precisamente otro punto importante a aclarar: a diferencia de las GPU, que pueden estar integradas dentro del CPU (el cerebro de tu computadora) o ser una unidad aparte, actualmente todas las NPU están integradas dentro del procesador. Por ejemplo, es el caso del chipset M4 de Apple integrado en la nueva iPad Pro, capaz de alcanzar hasta 38 TOPS.

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Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

He asistido a demostraciones de AMD e Intel en torno a las NPU y aunque algunas de las aplicaciones que vi sobre las NPU me parecen sorprendentes, por ejemplo, una especie de mejora en la definición de una imagen muy pixelada obtenida por una cámara de seguridad (como la escena en la que Rick Deckard pide a una computadora ampliar una imagen), el resto de las demos siguen siendo filtros de desenfoque para videollamadas o para fingir que tu mirada está en la reunión cuando en realidad estás viendo el fútbol.

Y las NPU no son del todo nuevas

Este artículo no trata sobre rastrear la historia de las NPU, sino de explicar qué son y por qué tanto alboroto con ellas. Sin embargo, ya desde 2017 fabricantes como Huawei hablaban de NPU en teléfonos como el Mate 10. Claro, en aquél entonces no se hizo un gran alboroto porque la inteligencia artificial era poco más que un gimmick.

Incluso ahora que la inteligencia artificial es todo un tema, muchas de las funciones que se suelen asociarse a nuevos chipsets comienzan a integrarse en teléfonos viejos. Esto ha pasado, por ejemplo, con las funciones de inteligencia artificial que Samsung anunció con su Galaxy S24 y que ya están disponibles en modelos pasados como la familia Galaxy S22.

Allan Vélez
Allan Vélez es un periodista mexicano especializado en tecnología. Inició su carrera en 2013 en La Revista Oficial de…
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Durante una entrevista concedida a Business Insider, Hinton reflexionó sobre la ironía histórica de esta situación. Recordó que Google fue pionera en tecnología de transformadores desde 2017, cuando sus investigadores publicaron el revolucionario artículo "Attention Is All You Need" que transformaría radicalmente el panorama de la IA. Además, Google desarrolló chatbots avanzados antes que cualquier otra organización, pero una postura excesivamente cautelosa limitó su velocidad en la comercialización de estas tecnologías. Hinton atribuyó esta prudencia a la preocupación corporativa por proteger la reputación global de Google tras observar los desastres de imagen que enfrentó Microsoft con su fallido chatbot Tay en 2016, cuando la herramienta generó contenido ofensivo en redes sociales.

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