Neocloud
¿Qué es un neocloud?
Un neocloud es un servicio de nube diseñado específicamente para cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) y computación de alto rendimiento (HPC). A diferencia de las plataformas de nube tradicionales, que admiten una amplia variedad de aplicaciones de TI empresarial, los neoclouds ponen mayor énfasis en recursos de cómputo acelerado, como las GPU, además de redes de alta velocidad, almacenamiento de alto rendimiento e infraestructura diseñada para la computación de IA a gran escala.
El auge de los neoclouds está estrechamente relacionado con la creciente demanda de GPU impulsada por la IA generativa. Las empresas, las startups de IA y los desarrolladores de modelos pueden acceder a grandes cantidades de capacidad de cómputo basada en GPU para entrenar, ajustar y realizar inferencias de IA en modelos, sin tener que construir primero un centro de datos de IA completo. Por ello, GPU como servicio (GPUaaS) se ha convertido en una oferta importante para muchos proveedores de neocloud.
Gartnerestima que, para 2030, los proveedores de neocloud capturarán una participación del 20% del mercado de nube para IA, valuado en 267 mil millones de dólares.
Gartnerestima que, para 2030, los proveedores de neocloud capturarán una participación del 20% del mercado de nube para IA, valuado en 267 mil millones de dólares.
Nube tradicional frente a Neocloud
Las nubes públicas tradicionales ofrecen máquinas virtuales, almacenamiento, bases de datos, análisis y una amplia variedad de servicios administrados. Actualmente, los principales proveedores de nube también ofrecen amplios servicios de GPU e IA. Por lo tanto, la diferencia entre las nubes tradicionales y las Neoclouds no radica simplemente en si cuentan con GPU, sino en cómo está diseñada la infraestructura subyacente.
Por lo general, las Neoclouds se construyen desde el inicio para cargas de trabajo intensivas en GPU. Se enfocan en clústeres densos de GPU, redes de alto ancho de banda y baja latencia, y un acceso más directo a los recursos de cómputo. Algunos proveedores también ofrecen servidores bare metal o clústeres de GPU dedicados para los usuarios que requieren mayor control sobre las configuraciones de hardware o que realizan entrenamiento distribuido de IA a gran escala.
Por su parte, las nubes públicas hiperescalables ofrecen ecosistemas de software más amplios, servicios administrados y disponibilidad global. Las Neoclouds no buscan reemplazar todas las cargas de trabajo de las nubes tradicionales, sino ofrecer una opción más especializada para aplicaciones exigentes de IA y HPC.
¿Cuáles son los beneficios de Neocloud?
Uno de los principales beneficios de un neocloud es el acceso rápido a recursos avanzados de cómputo con GPU. Las organizaciones pueden adquirir los recursos necesarios para el entrenamiento de modelos, la inferencia o proyectos específicos sin tener que comprar e implementar primero grandes cantidades de GPU.
Como la infraestructura está diseñada para cargas de trabajo de IA, los servidores con alta densidad de GPU, las interconexiones de alta velocidad y el almacenamiento de alto rendimiento pueden optimizarse como un sistema integral. Esto ayuda a reducir los cuellos de botella de comunicación en las cargas de trabajo de IA distribuidas. Los usuarios también pueden escalar desde instancias individuales de GPU hasta clústeres dedicados, según sus necesidades de cómputo.
Modelos comunes de servicios de Neocloud
Los proveedores de Neocloud ofrecen distintas formas de acceder a recursos de cómputo para IA, según la duración de las cargas de trabajo, la capacidad requerida y los patrones de uso.
・Instancias reservadas — Cómputo reservado para IA destinado a cargas de trabajo predecibles
Diseñadas para cargas de trabajo de IA predecibles y de larga duración. Los usuarios reservan con anticipación la capacidad de GPU o los recursos de cómputo para obtener una disponibilidad y un rendimiento más consistentes, por lo que este modelo es adecuado para el entrenamiento de modelos a gran escala o la inferencia de IA continua.
・Instancias bajo demanda — Acceso de pago por uso a recursos de cómputo compartidos para IA
Los usuarios obtienen GPU y otros recursos de cómputo de grupos compartidos según sus necesidades y pagan en función del uso real, sin asumir un compromiso a largo plazo. Este modelo es ideal para el desarrollo y las pruebas de IA, el ajuste fino de modelos y las cargas de trabajo con demanda variable.
・Plataformas serverless — Servicios de IA sin administrar directamente la infraestructura
El proveedor administra el hardware subyacente, el aprovisionamiento, el escalamiento y la gestión del ciclo de vida, lo que permite a los desarrolladores acceder a modelos de IA y recursos de cómputo mediante una plataforma administrada o una API, sin gestionar directamente los servidores. Este modelo es ideal para integrar rápidamente modelos de IA en aplicaciones de producción.
¿Cómo puede ayudar GIGABYTE?
Escalar un neocloud requiere más que agregar GPUs. Las redes, el almacenamiento, la energía, la refrigeración y la administración de sistemas deben escalar junto con la capacidad de cómputo.
GIGABYTE ofrece un amplio portafolio que abarca desde servidores GPU de alta densidad hasta plataformas de cómputo de IA a escala de rack para el entrenamiento de IA y la inferencia a gran escala. GIGAPOD integra cómputo GPU, redes de alta velocidad e infraestructura en una plataforma escalable, mientras que GIGABYTE POD Manager (GPM) ofrece monitoreo centralizado de sistemas y administración de recursos.
A medida que aumentan la potencia de las GPUs y la densidad térmica, las tecnologías avanzadas de refrigeración, como la refrigeración líquida directa (DLC), pueden respaldar aún más las implementaciones de alta densidad y ayudar a los proveedores de neocloud y servicios en la nube a construir una infraestructura de IA escalable.
