Mineros de criptos pueden beneficiarse usando la IA
El 22 de septiembre de 2022, la red Ethereum se despidió de los mineros. Debido al cambio en el esquema operativo después del "The Merge", la minería ETH ha cambiado al llamado "Staking". Esto dejó millones de tarjetas gráficas utilizadas para extraer estas criptomonedas como cosas sin uso en su mayoría inútil hasta que llego la inteligencia artificial.
Como informa The Wall Street Journal, algunas empresas que anteriormente vendían sistemas de minería ("rings") compuestos por varias tarjetas gráficas se están adaptando a la nueva era. Como la minería de criptomonedas ya no es lo que solía ser, muchos se están moviendo hacia el campo de la inteligencia artificial donde las mismas GPU se pueden usar para entrenar modelos de IA.
El WSJ cita ejemplos como el de la empresa española Satoshi Spain. Durante mucho tiempo han cambiado de estrategia, de vender equipos de minería de criptomonedas a ofrecer servidores en la nube con GPU para tomar prestada esta potencia informática y ponerla a disposición para su uso específico en el campo de la inteligencia artificial. El fundador de la empresa, Alejandro Ibáñez de Pedro, explicó: Es Minería 2.0.”.
Durante varios años, el auge de la minería de criptomonedas ha hecho que las tarjetas gráficas asequibles sean casi imposibles de obtener. Casi todos fueron finalmente adquiridos por empresas que se especializan en la minería de criptomonedas. Estas tarjetas gráficas quedaron inservibles cuando la red Ethereum, la red dominante para quienes utilizan estas plataformas, se despidió de estos sistemas de minería. Will Mason, jefe de la empresa emergente de inteligencia artificial, describió estas GPU que se dejan en sus propios dispositivos como "GPU oscuras".
Para minar criptomonedas como ETH, estas tarjetas gráficas han resuelto algoritmos complejos que se adaptan perfectamente al rendimiento de las GPU tradicionales. Las cosas cambian cuando se reutilizan para entrenar modelos de IA. Porque ese proceso tiene un requisito de memoria significativo. Las tarjetas gráficas para juegos a menudo tienen una cantidad limitada de memoria de video y se deben combinar varias memorias de video para obtener un sistema de entrenamiento de IA efectivo. Personas que trabajan con grandes cantidades de datos.
De hecho, el uso de tarjetas gráficas de videojuegos en el campo de la inteligencia artificial lleva ya bastante tiempo. La fuente Xataka en el año 2021, contò sobre el experto en IA, Andrés Torrubia (@antor), él explicó cómo montó una bestia con seis RTX 3090 con 24 GB de memoria de vídeo, no para minar criptomonedas, sino para trabajar en este campo. Un campo que estudia el aprendizaje profundo. Como él mismo explicó: "La razón por la que elegí la 3090 es la memoria, que es importante para DL". Otras tarjetas más modestas pueden funcionar, pero como explicó, el modelo de lenguaje basado en transformadores es "extremadamente codicioso" en la memoria, similar al que se usa en ChatGPT.
Aquellos que necesitan entrenar modelos generalmente recurren a la infraestructura de nube masiva proporcionada por compañías como Microsoft y Amazon, pero las compañías mineras de criptomonedas convertidas ofrecen una alternativa. El WSJ describe cómo las nuevas empresas de IA y las universidades utilizan estos nuevos recursos de infraestructura que tienen problemas para acceder a las máquinas para entrenar sus modelos.
Algunas nuevas empresas, como Monster de India, han logrado recolectar 30,000 chips que se usaban anteriormente para extraer criptomonedas. Los adaptaron y crearon centros de datos dedicados a brindar servicios de computación en la nube. Su fundador, Saurabh Vij, llegó a un acuerdo para comprar GPU que los mineros ya no usan. Como él mismo dijo, no fue nada difícil porque “la gente comenzó a entrar en pánico” cuando terminó la minería ETH.
Mineros de criptos pueden beneficiarse usando la IA
El 22 de septiembre de 2022, la red Ethereum se despidió de los mineros. Debido al cambio en el esquema operativo después del "The Merge", la minería ETH ha cambiado al llamado "Staking". Esto dejó millones de tarjetas gráficas utilizadas para extraer estas criptomonedas como cosas sin uso en su mayoría inútil hasta que llego la inteligencia artificial.
Como informa The Wall Street Journal, algunas empresas que anteriormente vendían sistemas de minería ("rings") compuestos por varias tarjetas gráficas se están adaptando a la nueva era. Como la minería de criptomonedas ya no es lo que solía ser, muchos se están moviendo hacia el campo de la inteligencia artificial donde las mismas GPU se pueden usar para entrenar modelos de IA.
El WSJ cita ejemplos como el de la empresa española Satoshi Spain. Durante mucho tiempo han cambiado de estrategia, de vender equipos de minería de criptomonedas a ofrecer servidores en la nube con GPU para tomar prestada esta potencia informática y ponerla a disposición para su uso específico en el campo de la inteligencia artificial. El fundador de la empresa, Alejandro Ibáñez de Pedro, explicó: Es Minería 2.0.”.
Durante varios años, el auge de la minería de criptomonedas ha hecho que las tarjetas gráficas asequibles sean casi imposibles de obtener. Casi todos fueron finalmente adquiridos por empresas que se especializan en la minería de criptomonedas. Estas tarjetas gráficas quedaron inservibles cuando la red Ethereum, la red dominante para quienes utilizan estas plataformas, se despidió de estos sistemas de minería. Will Mason, jefe de la empresa emergente de inteligencia artificial, describió estas GPU que se dejan en sus propios dispositivos como "GPU oscuras".
Para minar criptomonedas como ETH, estas tarjetas gráficas han resuelto algoritmos complejos que se adaptan perfectamente al rendimiento de las GPU tradicionales. Las cosas cambian cuando se reutilizan para entrenar modelos de IA. Porque ese proceso tiene un requisito de memoria significativo. Las tarjetas gráficas para juegos a menudo tienen una cantidad limitada de memoria de video y se deben combinar varias memorias de video para obtener un sistema de entrenamiento de IA efectivo. Personas que trabajan con grandes cantidades de datos.
De hecho, el uso de tarjetas gráficas de videojuegos en el campo de la inteligencia artificial lleva ya bastante tiempo. La fuente Xataka en el año 2021, contò sobre el experto en IA, Andrés Torrubia (@antor), él explicó cómo montó una bestia con seis RTX 3090 con 24 GB de memoria de vídeo, no para minar criptomonedas, sino para trabajar en este campo. Un campo que estudia el aprendizaje profundo. Como él mismo explicó: "La razón por la que elegí la 3090 es la memoria, que es importante para DL". Otras tarjetas más modestas pueden funcionar, pero como explicó, el modelo de lenguaje basado en transformadores es "extremadamente codicioso" en la memoria, similar al que se usa en ChatGPT.
Aquellos que necesitan entrenar modelos generalmente recurren a la infraestructura de nube masiva proporcionada por compañías como Microsoft y Amazon, pero las compañías mineras de criptomonedas convertidas ofrecen una alternativa. El WSJ describe cómo las nuevas empresas de IA y las universidades utilizan estos nuevos recursos de infraestructura que tienen problemas para acceder a las máquinas para entrenar sus modelos.
Algunas nuevas empresas, como Monster de India, han logrado recolectar 30,000 chips que se usaban anteriormente para extraer criptomonedas. Los adaptaron y crearon centros de datos dedicados a brindar servicios de computación en la nube. Su fundador, Saurabh Vij, llegó a un acuerdo para comprar GPU que los mineros ya no usan. Como él mismo dijo, no fue nada difícil porque “la gente comenzó a entrar en pánico” cuando terminó la minería ETH.