La inteligencia artificial y sus enormes capacidades están en boca de todos, aunque los gamers de PC conocemos desde hace años tecnologías como NVIDIA DLSS, que aprovechan la IA para mejorar enormemente el rendimiento en juegos.
Ahora bien, ¿sabías que tu tarjeta gráfica NVIDIA RTX sirve para muchísimas más tareas de inteligencia artificial? En creación de contenido, streaming, diseño 3D e incluso programación. ¡Vamos a verlo!
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Este artículo está patrocinado por NVIDIA.
La aceleración por GPU es clave para aumentar el rendimiento en procesos que requieran muchos cálculos paralelos y muchos datos. Lo vemos en el renderizado de vídeo, creación 3D, análisis de datos… En esto, la inteligencia artificial no es menos y una GPU es nuestra mejor aliada.
Precisamente por eso tarjetas gráficas aparentemente pensadas para gaming como la RTX 4090 se usan en realidad como potentes bestias para la inteligencia artificial.
Para ayudarte a entender la importancia de la GPU, queremos definir los 2 tipos de procesos que se deben realizar en una red neuronal de aprendizaje profundo:
Por ejemplo, si tenemos una IA diseñada para quitar el fondo a retratos de personas, la entrada será la imagen original y la salida será la imagen sin el fondo. Evidentemente, el entrenamiento es el proceso más duro, incluso debe realizarse en superordenadores.
En la práctica, los usuarios normales necesitaremos la GPU sobre todo para inferencia, pero no subestiméis las necesidades de cómputo en este sentido. Con IA capaces de reescalar vídeos a resoluciones inmensas, por poner un ejemplo, la carga de trabajo para el PC es enorme.
NVIDIA fue la primera compañía en darse cuenta de la importancia de la inteligencia artificial en PC cuando en 2018 lanzó sus primeras tarjetas gráficas RTX.
Estas GPU incluían los llamados Tensor Core, un tipo de núcleos especializados que permiten realizar cálculos en precisión mixta. Es decir, son núcleos capaces de multiplicar dos matrices de entrada FP16 (baja precisión) y obtener un resultado FP32 de manera ultrarrápida.
Esta breve explicación no es suficiente para entender la importancia de los Tensor Cores, así que quédate con esto: son ultra-veloces y eficientes y están diseñados justamente para el tipo de operaciones que se realiza en entrenamiento e inferencia de inteligencia artificial.
Acabamos de explicarte la importancia que una tarjeta gráfica puede llegar a tener en tareas de inteligencia artificial. Ahora bien, ¿la IA se ejecuta en nuestros PCs o más bien en servidores en la nube sobre los que no tenemos control?
Si pensamos en aplicaciones tan conocidas como ChatGPT o el Chat de Bing, su procesamiento se realiza en la nube. No obstante, esto es algo que no es sostenible en el tiempo: son servicios gratuitos que han invertido millones en tener los servidores necesarios para funcionar. Esto motiva un cambio de la IA en la nube a la IA en local.
De hecho, Microsoft Copilot pronto llegará a Windows, reemplazando a Bing en muchas de sus funciones y realizándolas en local.
Son ya muchas las aplicaciones de la inteligencia artificial en local. NVIDIA tiene una lista de programas acelerados por IA en su web oficial con casi 200 elementos. Nosotros te vamos a mostrar aquellas que nos parecen más interesantes.
Nos vamos a centrar en todo lo que son las funciones IA, pero ya de por sí la aceleración por GPU es un campo en el que NVIDIA domina sin lugar a dudas, gracias a tecnologías como CUDA.
Todas estas funcionalidades forman parte del ecosistema NVIDIA Studio.
En el mundo de la edición de vídeo, cada vez más filtros y efectos están acelerados por IA. Este es nuestro resumen con algunos de los programas más conocidos:
En edición de foto, también gana un enorme protagonismo el reescalado y la eliminación de ruido, dos de las funciones más buscadas y cuya mejora en los últimos años ha sido espectacular:
Blender es uno de los programas de creación de contenido 3D más avanzados y usados, en buena medida por ser un desarrollo de código abierto.
En nuestras pruebas de rendimiento, ya de por sí las tarjetas gráficas NVIDIA RTX (especialmente la última generación y las SUPER) demuestran un rendimiento superior en aceleración por GPU con esta suite.
Pues bien, aparte también podemos disfrutar de funciones basadas en IA como el Denoising, tal y como muestra el conocido creador de contenido CGMatter en el canal de YouTube de NVIDIA Studio.
Stable Diffusion es uno de los modelos de inteligencia artificial para pasar de texto a imagen más usados actualmente. Con tu tarjeta gráfica NVIDIA GeForce RTX, puedes probarlo localmente en tu PC gracias a este proyecto de código abierto.
Stable Diffusion web UI nos provee una interfaz gráfica web con la que generar de manera sencilla imágenes de este tipo, y hay que tener en cuenta que el creador recomienda una GPU NVIDIA para obtener el funcionamiento más óptimo.
NVIDIA ejemplifica este rendimiento con una comparación entre la RTX 4090 y el mejor chip de Apple Silicon, el M2 Ultra con un motor dedicado para redes neuronales. El rendimiento es 7 veces superior en el caso de la 4090.
Se me ocurren todavía más usos. Por ejemplo, en programación, JetBrains incluye una funcionalidad de completar líneas de código por IA (gratuita y que se ejecuta en local), y personalmente me da la vida.
Aparte de todos los programas comentados, donde el rendimiento de NVIDIA RTX es fantástico, hay unas cuantas funcionalidades exclusivas de NVIDIA bastante populares y que dan mucho juego.
Puedes obtener toda la información al respecto en la web de NVIDIA AI on RTX
NVIDIA Broadcast
El software NVIDIA Broadcast es de máxima utilidad tanto para creadores de vídeo / streamers como usuarios normales que quieren mejorar la calidad de su micrófono, altavoz y cámara.
Para el micrófono, integra el famoso RTX Voice y su algoritmo de eliminación de ruido y eco de la habitación que es simplemente de los que mejor funcionan, todo en tiempo real para poder emplearlo en llamadas y streams.
En cuanto a los altavoces, se trata de conseguir el mismo efecto, pero en quien nos habla a nosotros: si estás en llamada con alguien cuyo micrófono suena como una turbina de avión, o que es «demasiado fan» de los teclados mecánicos ruidosos (a todos nos ha pasado), puedes activar RTX Voice en tus propios altavoces.
Finalmente, las funciones de cámara son las más variadas:
NVIDIA RTX Video Super Resolution pretende solucionar el problema de la baja resolución y bitrate que solemos encontrar en los vídeos de Internet, aplicándole un reescalado inteligente que mantiene y mejora los detalles, con una imagen más nítida.
La aplicación NVIDIA Canvas te permite pasar de unas simples pinceladas a una imagen de un paisaje completa generada por IA, que puedes utilizar luego en cualquiera de tus creaciones artísticas.
Es muy simple: dibujas con un pincel y materiales como cielo, nubes, montañas, tierra, arena, hierba… El modelo se encarga de pasarlo a una imagen completa en cualquiera de las 9 plantillas que elijas (noche, día, atardecer, invierno…) y en 10 variantes diferentes.
Vamos, que con un simple dibujo tienes hasta 90 imágenes distintas de paisajes basadas únicamente en tu imaginación. Además, con la potencia de una GPU RTX el efecto es prácticamente instantáneo.
Te recomendamos la lectura de las mejores tarjetas gráficas del mercado.
No podíamos finalizar este artículo sin mencionar las tecnologías que NVIDIA ofrece para el desarrollo de videojuegos y 3D, dentro de su kit Omniverse. Mi favorita es RTX Remix, que permite crear remasterizaciones con ray tracing y DLSS 3 de juegos clásicos.
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