Infraestructura de IA

La infraestructura de IA es una instalación de computación de alto rendimiento diseñada específicamente para admitir las cargas de trabajo intensivas de entrenamiento e inferencia de modelos de IA. Los centros de datos tradicionales suelen estar centrados en CPU y admiten operaciones generales de TI empresarial, como bases de datos, máquinas virtuales y servicios web. Aunque pueden incluir GPU, en la mayoría de los casos estas no son el motor de cómputo principal. En cambio, la infraestructura de IA está optimizada para la computación paralela a gran escala, con sistemas basados en GPU que se utilizan habitualmente y a menudo se complementan con aceleradores de IA adicionales para mejorar el rendimiento.

Esta arquitectura de alta densidad plantea desafíos que van más allá del rendimiento de cómputo: requiere un mayor rendimiento de almacenamiento y redes, así como un mayor consumo de energía y capacidad de enfriamiento. Por ello, la infraestructura de IA suele incorporar tecnologías avanzadas de enfriamiento, como el enfriamiento líquido directo y el enfriamiento por inmersión, y está diseñada con espacio físico adicional para alojar racks de GPU y equipos de gestión térmica.

En resumen, la infraestructura de IA es una instalación de próxima generación creada para satisfacer el crecimiento exponencial de las necesidades de cómputo de IA. Es mucho más que una simple actualización de los centros de datos convencionales: es la base de la “fábrica de IA” que permite a las empresas escalar e industrializar sus capacidades de IA.

Más información: ¿Listo o no? ¡La era de las fábricas de IA ha llegado!

Desde la IA generativa y los agentes de IA hasta la IA física, como la robótica, las aplicaciones de IA evolucionan rápidamente en los ámbitos del software y el hardware, y están transformando nuestra forma de trabajar y vivir. Ya sea para entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño o mejorar continuamente la lógica de toma de decisiones de los agentes autónomos, todas estas aplicaciones requieren una enorme capacidad de cómputo. Solo la infraestructura de IA puede admitir eficazmente las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de estos modelos.

Según McKinsey & Company, se prevé que la demanda de capacidad de centros de datos preparada para IA crezca a una tasa anual promedio del 33 % entre 2023 y 2030. Para 2030, aproximadamente el 70 % de la demanda total de capacidad de los centros de datos corresponderá a infraestructura capaz de admitir cargas de trabajo avanzadas de IA. Entre estas, se espera que la IA generativa —actualmente el caso de uso de más rápido crecimiento— represente alrededor del 40 % de la demanda total.

Esta proyección pone de manifiesto la creciente dependencia de las capacidades de IA y subraya por qué construir una infraestructura de IA dedicada se ha convertido en una prioridad estratégica para las empresas.

GIGABYTE ofrece servicios integrales de implementación de infraestructura de IA, que abarcan consultoría, diseño, implementación, validación y operación continua. Su enfoque integral combina todas las capas, desde el hardware y el software hasta los sistemas de enfriamiento.

La plataforma de cómputo en clúster GIGAPOD ofrece una gran escalabilidad: comienza con un solo servidor GPU y puede ampliarse hasta 8 racks, 32 nodos GPU y un total de 256 GPU. Esto le permite admitir no solo aplicaciones de IA a gran escala, sino también investigaciones científicas complejas. En conjunto con el software GPM (GIGABYTE POD Manager), la plataforma permite monitorear en tiempo real el estado del hardware y la utilización de los recursos, además de asignar dinámicamente los recursos de cómputo según la demanda, lo que mejora considerablemente la eficiencia de la gestión de la infraestructura de IA.

GIGABYTE también cuenta con años de experiencia en tecnologías avanzadas de enfriamiento, incluida la integración completa de soluciones de enfriamiento. Esto permite a las empresas optimizar simultáneamente la eficiencia energética y el rendimiento, sentando las bases para operaciones de IA sostenibles y preparadas para el futuro.

Referencia:
1. McKinsey & Company, AI power: Expanding data center capacity to meet growing demand