{"id":40536,"date":"2024-12-26T12:23:46","date_gmt":"2024-12-26T12:23:46","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/tecnologia\/los-chips-de-ia-de-amd-son-mejores-que-los-de-nvidia-el-problema-no-es-el-hardware-es-el-software\/"},"modified":"2024-12-26T12:23:46","modified_gmt":"2024-12-26T12:23:46","slug":"los-chips-de-ia-de-amd-son-mejores-que-los-de-nvidia-el-problema-no-es-el-hardware-es-el-software","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=40536","title":{"rendered":"Los chips de IA de AMD son mejores que los de NVIDIA. El problema no es el hardware, es el software"},"content":{"rendered":"
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Parece que hoy en d\u00eda NVIDIA es la \u00fanica opci\u00f3n real si alguien quiere entrenar modelos de IA a toda m\u00e1quina. En realidad hay varias alternativas cada vez m\u00e1s prometedoras, y una de ellas es la que AMD plantea<\/a> con sus chips MI300X. \u00bfPueden esas tarjetas aceleradoras de IA realmente superar la propuesta de NVIDIA?<\/p>\n

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Una de cal, otra de arena<\/strong>. La respuesta tiene dos caras contradictorias. Lo explican en SemiAnalisys<\/a>, donde han realizado un extenso an\u00e1lisis de las MI300X frente a las H100 y H200 de NVIDIA<\/a>. Como explican, en teor\u00eda las MI300X deber\u00eda tener una gran ventaja sobre esas propuestas de NVIDIA, porque sobre el papel las especificaciones son superiores en \u00e1mbitos tan importantes como la cantidad de memoria que integran, su ancho de banda o su rendimiento en TFLOPS.\u00a0<\/p>\n

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\n \"Mi300x\"\/
\n \"Mi300x\"<\/p>\n

La hoja de especificaciones de los chips de AMD deja claro que sobre el papel esta opci\u00f3n es m\u00e1s interesante que las de NVIDIA. Fuente: SemiAnalysis<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

El hardware gana, el software no<\/strong>. El problema de AMD no est\u00e1 en sus chips de IA, sino en la plataforma software que trata de sacar provecho de dichos chips. Seg\u00fan SemiAnalysis, \u00abla experiencia software est\u00e1 plagada de errores que hacen que entrenar [modelos de IA] con AMD sea imposible\u00bb. Aunque los responsables de estos an\u00e1lisis han colaborado con AMD para comunicar fallos y eso ha permitido mejorar sensiblemente la situaci\u00f3n, el software de AMD disponible para desarrolladores de IA es hoy por hoy inferior al de NVIDIA.<\/p>\n

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Los TFLOPS importan tanto como los Mp\u00edxeles<\/strong>. En una analog\u00eda interesante, los expertos indican que comparar TFLOPS no sirve de mucho en este \u00e1mbito, y es como comparar los Mp\u00edxeles de las c\u00e1maras de los m\u00f3viles. M\u00e1s no significa necesariamente mejor.<\/p>\n

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Comparar TFLOPS sin m\u00e1s no sirve de mucho en este \u00e1mbito, y es como comparar los Mp\u00edxeles de las c\u00e1maras de los m\u00f3viles. M\u00e1s no significa necesariamente mejor.<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

El coste total de propiedad es peor<\/strong>. Las pruebas y benchmarks realizados mostraron c\u00f3mo el lastre del software hace que el coste total de propiedad (TCO) de las MI300X sea mayor que el de NVIDIA: a una empresa le sale m\u00e1s barato usar chips y software de NVIDIA, aunque eso podr\u00eda cambiar si AMD logra solventar todos los problemas actuales.<\/p>\n

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Necesitan muchos m\u00e1s tests internos<\/strong>. Tras el an\u00e1lisis, una de las conclusiones de estos expertos es que AMD necesita hacer \u00abdogfooding\u00bb, es decir, mucho m\u00e1s pruebas y uso real a nivel interno. Eso permitir\u00eda a los ingenieros y desarrolladores de AMD atajar los problemas antes de dar salida a estos chips en el futuro. De hecho, afirman que la MI300 \u00abno es usable al sacarla de la caja, y necesita una considerable cantidad de trabajo y ajuste\u00bb para poder ser usada en el \u00e1mbito de la IA.<\/p>\n

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CUDA es mucho CUDA<\/strong>. La gran baza actual de NVIDIA con sus chips de IA no est\u00e1 realmente tan centrada en los chips, sino en CUDA, que se ha convertido en el est\u00e1ndar de facto en la industria de la IA. Empresas y desarrolladores trabajan con esta plataforma que lleva a\u00f1os evolucionando \u2014nosotros ya habl\u00e1bamos de ella en 2008<\/a>\u2014 y mejorando con nuevas librer\u00edas y funciones. La experiencia aqu\u00ed es un grado, y NVIDIA est\u00e1 sacando mucho partido de esa circunstancia.<\/p>\n

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(Casi) Todos contra CUDA<\/strong>. Mientras, los competidores de NVIDIA tienen claro que efectivamente esta plataforma es el verdadero rival a batir. Intel de hecho lidera una alianza<\/a> que persigue arrebatar a NVIDIA el dominio del mercado de la IA, y Pat Gelsinger ya declar\u00f3 esa ambici\u00f3n<\/a> a finales de 2013 aunque ahora habr\u00e1 que ver qu\u00e9 hace Intel tras su salida<\/a>. Jensen Huang, eso s\u00ed, parece tener claro que nadie les bajar\u00e1 de su pedestal<\/a>.<\/p>\n

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En Xataka | La carrera de los chips de 2 nm arrancar\u00e1 en 2025. Y ser\u00e1 la m\u00e1s encarnizada de todas<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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