xPUs: Microarquitecturas de aceleración de hardware para inferencia de IA

Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000

xPU: Es un término genérico para una Unidad de Procesamiento (PU) especializada, donde “x” puede representar cualquier arquitectura de computación personalizada para una carga de trabajo específica. Las variantes comunes incluyen GPU (gráficos), TPU (tensor/IA), NPU (neuronales), DPU (datos) o PPU (pulsos, principalmente utilizadas para pilas de control cuántico).

Este breve informe tiene como objetivo proporcionar información sobre el panorama del mercado de xPU aplicado a la inferencia de IA.

Núcleos de multiplicación de matrices general (GEMM)

Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000

Este documento retoma los fundamentos de las GPU. Se centra en la operación clave del aprendizaje profundo: la multiplicación de matrices. Primero, describiré la implementación básica y académica. Luego, analizaré las optimizaciones necesarias para usar la GPU de manera eficiente.

Entendiendo el multiplicador de matrices ingenuo Link to heading

Comencemos con este ejemplo básico que se suele encontrar en los libros de texto.

  
/**
* Kernel to perform matrix multiplication C = A × B
* A is of size N x M, B is M x N, and C is N x N
* Each thread computes one element of matrix C.
*/

__global__ void naive_matrix_multiply(float* A, float* B, float* C) {

// Calculate global row and column for this thread
int row = blockIdx.y /* 0...16 */ * blockDim.y + threadIdx.y;
int col = blockIdx.x /* 0...16 */ * blockDim.x + threadIdx.x;

if (row < N && col < N) {
float sum = 0.0f;
for (int k = 0; k < M; k++) {
// C[row][col] = sum(A[row][i] * B[i][col])
sum += A[row * N + k] * B[k * N + col];
}
C[row * N + col] = sum;
}

}

A primera vista, esto parece sencillo. Simplemente se calcula cada celda de la matriz de salida C. Este código kernel parece cumplir con su cometido. Aquí se muestra una representación más visual del kernel.

Gpu on QSysArch - Quantum Computer System Architecture

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Núcleos de multiplicación de matrices general (GEMM)

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