Cada vez que hablamos de inteligencia artificial a gran escala acabamos llegando al mismo punto: los centros de datos y sus enormes cantidades de GPU. No es casualidad. Este tipo de chips se ha convertido en una pieza central porque está especialmente bien preparado para ejecutar muchas operaciones en paralelo, justo el tipo de trabajo que exige entrenar modelos de IA y ejecutarlos a gran escala. Lo damos casi por sentado: más IA, más GPU. Pero esa equivalencia no agota todas las posibilidades. China está probando una ruta distinta, una que intenta responder a la misma pregunta desde otro lugar: qué ocurre si el músculo de la IA se construye solo con CPU.
CPU en lugar de GPU. HPC Wire señala que China ha empezado a desplegar en los últimos años varios superordenadores basados solo en CPU para cargas de IA y computación de alto rendimiento, en buena medida por las restricciones de EEUU que limitan su acceso a suficientes GPU avanzadas para este tipo de sistemas. La diferencia es importante: no hablamos simplemente de una preferencia técnica, sino de una respuesta condicionada por el contexto geopolítico. Cuando el acceso al hardware más codiciado se estrecha, la alternativa pasa por exprimir arquitecturas propias y reducir la dependencia exterior.
LineShine. El caso más llamativo de esta estrategia es este superordenador, vinculado al National Supercomputing Center de Shenzhen. Según South China Morning Post, se trata de una máquina construida íntegramente con CPU nacionales y diseñada para funcionar sin GPU. El medio recoge además que Huang Xiaohui, subdirectora del centro de Shenzhen, la presentó como una arquitectura integrada capaz de soportar tanto computación de alto rendimiento tradicional como cargas de inteligencia artificial. El sistema, explican, utiliza 47.000 CPU repartidas en 92 armarios de cómputo.
No todo es positivo. La apuesta por una máquina solo con CPU puede tener sentido para ciertos trabajos, pero no elimina la gran ventaja de las GPU en inteligencia artificial. En las cargas más intensivas y fáciles de repartir en paralelo, estos aceleradores suelen completar más trabajo con la misma energía que un sistema basado únicamente en CPU. Por eso la industria sigue apostando de forma mayoritaria por arquitecturas mixtas, con procesadores para tareas generales y GPU para acelerar el cálculo más pesado. LineShine encaja mejor como una vía alternativa bajo condiciones concretas que como una prueba de que el modelo dominante haya quedado atrás.