En la carrera para hacer que la inteligencia artificial sea más rápida, más eficiente y ampliamente accesible, el foco a menudo cae en las GPUs. Ellas dominan la inferencia y la formación de la IA, pero su prominencia deja una pregunta importante: ¿qué sucede fuera de los sistemas impulsados por la GPU? A medida que las organizaciones buscan soluciones escalables que no dependen de hardware caro o limitado, las CPUs están volviendo al foco. Optimizar las cargas de trabajo de la IA en estas arquitecturas no GPU ya no es opcional; se está convirtiendo en esencial. Aquí es donde Rajalakshmi Srinivasaraghavan ha construido su experiencia. Una investigadora e ingeniera con raíces profundas en la computación de alto rendimiento, ha dedicado su carrera a refinar la inferencia de IA en CPUs. Su viaje combina avances técnicos con la colaboración impulsada por la comunidad. “Al colaborar con comunidades de código abierto, pudimos publicar optimizaciones de vanguardia que aceleraron el rendimiento en todas las cargas de trabajo de IA”, dice ella. “Este esfuerzo reforzó el ecosistema en su conjunto y posicionó a nuestro equipo como un jugador clave en la computación escalable y de alto rendimiento”. Uno de sus logros destacados ha sido en las estrategias de optimización de la CPU. Mientras que muchos en el campo se concentran en los enfoques centrados en la GPU, Rajalakshmi ha demostrado cómo las mejoras dirigidas de la CPU proporcionan resultados reales. Su equipo priorizó los paquetes de software clave para la optimización de la CPU, produciendo aumentos significativos en el rendimiento. “Hemos logrado una mejora del rendimiento del 50% en el hardware de próxima generación al identificar y optimizar los flujos de trabajo de IA críticos”, explica. Estos resultados demuestran que las organizaciones pueden expandir los recursos existentes mientras se preparan para la próxima ola de implementación de IA. Su influencia dentro de las organizaciones va más allá de la codificación.Lideró el despliegue de la integración continua (CI) en un amplio conjunto de paquetes, la automatización de pruebas e integración. “Esta automatización mejoró la fiabilidad y liberó recursos para centrarse en el desarrollo principal”, dice.El impacto fue inmediato: ciclos de innovación más rápidos y optimizaciones de software que podrían seguir adelante con las exigencias de hardware en evolución. Rajalakshmi también valora la orientación como parte de su trabajo.Ha guiado a nuevos ingenieros, transmitiendo las ideas técnicas y estratégicas necesarias para la optimización de la CPU. “El empoderamiento de nuevos miembros aseguró que las mejoras de rendimiento no eran sólo victorias únicas, sino parte de una trayectoria a largo plazo”, refleja. Ella abordó uno de los obstáculos recurrentes de la industria al optimizar y validar el código en los simuladores antes del lanzamiento del hardware.Este enfoque proactivo permitió a los equipos capturar problemas temprano y lanzar pilas de software totalmente funcionales junto con el nuevo hardware. “Eso significó que nuestro pilar de software estaba completamente funcional y listo para la producción en el primer día”, dice ella. El impacto se extiende también a la investigación y a la academia.Papéis como “Modeling Matrix Engines for Portability and Performance” y “A Matrix Math Facility for Power ISA Processors” resaltan su compromiso de conectar la teoría con aplicaciones prácticas.Al contribuir a las discusiones de investigación y de la industria, forma el diálogo más amplio sobre la eficiencia de la IA. Mirando hacia adelante, ve una creciente demanda de soluciones escalables que van más allá de las GPUs. Ella cree que el futuro está en un alineamiento más estrecho entre hardware y software. “Al rastrear de cerca las tendencias de la industria y anticipar cambios, hemos integrado capacidades orientadas hacia el futuro en hardware y software”, dice. Ella subraya la necesidad de que la industria abra una visión más inclusiva de la infraestructura de IA. La optimización de la inferencia en CPU y otras arquitecturas no GPU no es un plan de respaldo; es una forma de construir ecosistemas de IA más asequibles, resilientes y accesibles. En un mundo enfocado en GPUs, Rajalakshmi nos muestra que la verdadera innovación a menudo crece en espacios olvidados. Ella se centra en CPUs, abriendo nuevas posibilidades para la implementación de IA y construyendo un futuro donde la IA se sienta más equitativa, eficiente y sostenible. Esta historia fue distribuida como una publicación por Kashvi Pandey bajo el Programa de Blogging de Negocios de HackerNoon. Esta historia fue distribuida como una publicación por Kashvi Pandey bajo el Programa de Blogging de Negocios de HackerNoon.
