Por qué la compatibilidad con compiladores de aprendizaje automático (ML) dicta la relevancia del hardware de la NPU
En la actualidad, el aprendizaje automático (ML) se ha convertido en un componente fundamental de diversas aplicaciones tecnológicas. A medida que la demanda de modelos de ML aumenta, la necesidad de hardware especializado también se ha vuelto crucial. En este contexto, las Unidades de Procesamiento Neural (NPU) han emergido como una solución efectiva para acelerar el procesamiento de algoritmos de ML. Sin embargo, hay un aspecto que no se puede pasar por alto: la compatibilidad de estos modelos con los compiladores de ML. En este artículo, analizaremos por qué esta compatibilidad es vital y cómo afecta la relevancia del hardware de la NPU.