Administración de GPU: por qué las GPUs inactivas son el nuevo avión estacionado

La utilización de las GPU se ha convertido en un factor clave en la industria de la inteligencia artificial. La cantidad de tiempo que una GPU permanece inactiva puede ser un obstáculo importante para las empresas que dependen de estas unidades de procesamiento.

La industria de la aviación enfrentó un problema similar en el pasado. La cantidad de tiempo que un avión permanecía en tierra era un indicador clave de la rentabilidad de una aerolínea. De manera similar, las GPU acumulan costos por hora, ya sea que estén siendo utilizadas o no. Su producción solo se acumula por hora de cálculo.

“De manera similar, las GPU acumulan costos por hora, ya sea que estén siendo utilizadas o no”

La capacidad de utilizar las GPU de manera efectiva es un factor clave para las empresas que trabajan con inteligencia artificial. Dos empresas con presupuestos similares para GPU pueden tener resultados muy diferentes dependiendo de cómo utilicen sus recursos. La utilización de las GPU es un factor que se encuentra downstream de casi todas las decisiones de infraestructura que toma una empresa.

La escasez de recursos no desapareció a medida que la inteligencia artificial se expandió. Simplemente se trasladó a un recurso diferente. La primera ola de inteligencia artificial empresarial se centró en la calidad de los modelos. Sin embargo, la producción de inteligencia artificial requiere hardware especializado, y hoy en día ese hardware son casi exclusivamente GPU. Las GPU son caras, están sujetas a limitaciones de suministro y están en alta demanda, lo que hace que la utilización sea un factor clave para las empresas que trabajan con inteligencia artificial.

La industria de la inteligencia artificial está cambiando su enfoque de la calidad de los modelos a la utilización de los recursos. La capacidad de utilizar las GPU de manera efectiva se ha convertido en un factor clave para las empresas que trabajan con inteligencia artificial. Esto requiere una planificación y gestión cuidadosas de los recursos para asegurarse de que las GPU estén siendo utilizadas de manera óptima.