{"id":178177,"date":"2025-11-19T11:46:29","date_gmt":"2025-11-19T14:46:29","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/ch\/sin-categoria\/amd-apuesta-en-chile-por-una-arquitectura-de-computo-acelerado-para-la-ia\/"},"modified":"2025-11-21T22:07:21","modified_gmt":"2025-11-22T01:07:21","slug":"amd-apuesta-en-chile-por-una-arquitectura-de-computo-acelerado-para-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/infraestructura\/amd-apuesta-en-chile-por-una-arquitectura-de-computo-acelerado-para-la-ia\/","title":{"rendered":"AMD apuesta en Chile por una arquitectura de c\u00f3mputo acelerado para la IA"},"content":{"rendered":"

Con la idea de ir potenciando el trabajo en Inteligencia Artificial, el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA)<\/strong> de Chile ha forjado una alianza estrat\u00e9gica con el gigante de los semiconductores, Advanced Micro Devices (AMD)<\/strong>, con el objetivo de elevar el ecosistema de Inteligencia Artificial (IA)<\/strong> del pa\u00eds a un nuevo nivel de capacidad computacional, integrando a los supercomputadores o HPC.<\/p>\n

Este acuerdo no es solo una colaboraci\u00f3n institucional ya que representa una inyecci\u00f3n directa de poder de c\u00f3mputo de alto rendimiento (HPC)<\/strong> y tecnolog\u00eda de vanguardia, crucial para el desarrollo de modelos de IA sofisticados y la investigaci\u00f3n de frontera, algo que ha estado cosechando CENIA en este periodo.<\/p>\n

El Hardware<\/strong> y el apoyo de AMD<\/strong>: La <\/strong>columna vertebral de la computaci\u00f3n a<\/strong>celerada<\/strong><\/span><\/h2>\n

La base de esta colaboraci\u00f3n radica en la provisi\u00f3n e implementaci\u00f3n de la arquitectura de hardware de AMD en las instalaciones de CENIA. Espec\u00edficamente vemos la integraci\u00f3n de Unidades de Procesamiento Gr\u00e1<\/strong>fico (GPUs) AMD Instinct<\/strong>, dise\u00f1adas para cargas de trabajo de centros de datos y HPC integradas en las m\u00e1quinas avanzadas.<\/p>\n

Tal es el caso de la supercomputadora Leftraru 2<\/strong>, ubicada en el Laboratorio Nacional de Computaci\u00f3n de Alto Rendimiento (NLHPC) del Centro de Modelamiento Matem\u00e1tico (CMM) de la Facultad de Ciencias F\u00edsicas y Matem\u00e1ticas (FCFM) de la Universidad de Chile, que desde 2024 se ha posicionado como un pilar para el avance de la investigaci\u00f3n y la innovaci\u00f3n en el pa\u00eds.<\/p>\n

Leftraru 2 combina potencia y versatilidad gracias a una base tecnol\u00f3gica creada para resolver tareas complejas con la mayor eficiencia posible. El sistema est\u00e1 compuesto por 27 servidores Lenovo ThinkSystem SR645 V3<\/strong>, cada uno con procesadores AMD EPYC 9754<\/strong> de 128 n\u00facleos y 768 GB de memoria RAM, lo que permite ejecutar miles de c\u00e1lculos en paralelo y procesar simult\u00e1neamente grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n cient\u00edfica, modelos clim\u00e1ticos, simulaciones de ingenier\u00eda o an\u00e1lisis de datos gen\u00f3micos.<\/p>\n

\"Juan
Juan Moscoso Gerente del segmento Commercial, regi\u00f3n de SOLA (AMD).<\/figcaption><\/figure>\n

Es as\u00ed que estos servidores suman 6.912 n\u00facleos dedicados exclusivamente al procesamiento intensivo y al acceso r\u00e1pido a la informaci\u00f3n.<\/p>\n

Y es que a diferencia de las GPUs para juegos, estas unidades est\u00e1n optimizadas para la computaci\u00f3n paralela<\/strong> masiva, un requisito fundamental en el entrenamiento de Redes Neuronales Profundas (DNNs)<\/strong>.<\/p>\n

Vemos que estas GPU cuentan con memoria de alto ancho de banda (HBM) y una arquitectura dise\u00f1ada para acelerar operaciones clave de IA, como la multiplicaci\u00f3n de matrices de punto flotante y entero de baja precisi\u00f3n, que son esenciales para el entrenamiento y la inferencia<\/strong> de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

El Software: Abriendo la <\/strong>caja de herramientas del c\u00f3digo abierto<\/strong><\/span><\/h2>\n

El hardware de alto rendimiento requiere un stack<\/em> de software robusto y optimizado, en esta materia es donde entra en juego el ecosistema de c\u00f3digo abierto de AMD, ROCm (Radeon Open Compute Platform)<\/strong>.<\/p>\n

ROCm<\/strong> proporciona una interfaz de programaci\u00f3n que permite a los desarrolladores utilizar lenguajes est\u00e1ndar de la industria como HIP (Heterogeneous-Compute Interface for Portability)<\/strong>, que facilita la migraci\u00f3n de c\u00f3digo escrito originalmente para otras arquitecturas de GPU.<\/p>\n

Es as\u00ed que la compatibilidad de ROCm<\/strong> con frameworks de IA dominantes como PyTorch<\/strong> y TensorFlow<\/strong> es vital, asegurando que los cient\u00edficos de datos en CENIA puedan seguir utilizando sus herramientas de machine learning sin una curva de aprendizaje prohibitiva del software base.<\/p>\n

\"Nicol\u00e1s
Nicol\u00e1s C\u00e1novas, Director General de AMD para Am\u00e9rica Latina<\/figcaption><\/figure>\n

\u201cNuestra misi\u00f3n es que el poder de c\u00f3mputo que impulsa a los supercomputadores m\u00e1s avanzados del mundo tambi\u00e9n est\u00e9 disponible en la regi\u00f3n. Con los procesadores para servidores EPYC, y los aceleradores AMD Instinct, estamos poniendo en manos de investigadores, empresas y gobiernos la tecnolog\u00eda necesaria para resolver los desaf\u00edos m\u00e1s complejos de nuestro tiempo\u201d, destac\u00f3 Juan Moscoso, Gerente del segmento Commercial para la regi<\/strong>\u00f3n SOLA de AMD<\/strong>.<\/p>\n

Y es que la optimizaci\u00f3n a nivel de kernel<\/em> que ofrece ROCm<\/strong> es crucial, ya que permite que las operaciones matem\u00e1ticas subyacentes de los algoritmos de IA<\/strong>, como las convoluciones y las capas transformer<\/em>, se ejecuten con m\u00e1xima eficiencia en el hardware<\/em> AMD, reduciendo el tiempo de computaci\u00f3n <\/strong>y, por ende, el costo energ\u00e9tico y operativo de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n

Por su parte, Gin\u00e9s Guerrero, Director Ejecutivo del NLHPC, subray\u00f3 que \u201cla incorporaci\u00f3n de las soluciones de AMD ha sido decisiva para expandir las capacidades cient\u00edficas del pa\u00eds. Hoy cientos de investigadores pueden ejecutar modelos, procesar datos y acelerar descubrimientos con un nivel de eficiencia y rendimiento que antes simplemente no exist\u00eda en Chile\u201d.<\/p>\n

Ciertamente al integrar hardware<\/em> Instinct<\/strong> y el stack<\/em> de software<\/em> ROCm<\/strong>, Chile se posiciona para abordar desaf\u00edos de IA<\/strong> que hasta ahora solo eran accesibles para los centros de investigaci\u00f3n m\u00e1s avanzados del mundo, transformando la teor\u00eda algor\u00edtmica en soluciones pr\u00e1cticas y eficientes.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n