¿Qué es el almacenamiento de IA?

La innovación en IA se está acelerando rápidamente, y los proyectos de IA requieren una arquitectura de almacenamiento que pueda adaptarse al crecimiento exponencial de los datos y ofrecer el rendimiento, la escalabilidad y el acceso con baja latencia que exigen las cargas de trabajo impulsadas por la IA.

Según un estudio de Precedence Research, se estima que el mercado mundial de almacenamiento con IA crecerá de 35 950 millones de dólares en 2025 a aproximadamente 255 240 millones de dólares en 2034. La tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) estimada es del 24,42 %¹. La integración acelerada de IA y ML, junto con el aumento de los casos de uso de almacenamiento de IA en todos los sectores, está impulsando el crecimiento del mercado.

Las empresas están modernizando su infraestructura de almacenamiento de datos para aprovechar el potencial empresarial de la IA, el ML y el análisis avanzado. Sin embargo, se enfrentan al desafío de los datos y las cargas de trabajo distribuidos en varias regiones, el aumento del tiempo necesario para el entrenamiento de la IA y la inferencia de las cargas de trabajo. A estos problemas se suma el coste y la escasez de recursos bajo demanda, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU). 

Según un estudio del IBM Institute for Business Value (IBV), el 62 % de los ejecutivos esperan utilizar la IA en sus organizaciones en un plazo de tres años. Sin embargo, solo el 8 % afirmaron que su infraestructura de TI satisface todas sus necesidades de IA.

De cara al futuro, solo el 42 % de los encuestados cree que esta infraestructura puede gestionar los volúmenes de datos y las demandas de cálculo de los modelos de IA avanzados. Del mismo modo, solo el 46 % esperan que admita la inferencia en tiempo real a escala.

Las cargas de trabajo de la IA requieren sistemas que puedan reducir los cuellos de botella del procesamiento de datos, que ralentizan el entrenamiento, el fine-tuning y la inferencia de los modelos. También necesitan sistemas de almacenamiento escalables para manejar conjuntos de datos cada vez mayores, en particular los asociados con la IA generativa y las cargas de trabajo de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).

Para satisfacer estas demandas, el almacenamiento de IA puede integrarse de manera fluida con marcos de código abierto y propietarios de ML y deep learning a través de interfaces de programación de aplicaciones (API). Esta capacidad acelera el entrenamiento de LLM, el desarrollo de modelos y la mejora el rendimiento general en todo el sistema de IA.

Para obtener más información, consulte: “Infraestructura para IA: por qué es importante el almacenamiento”.

El almacenamiento de datos tradicional se utiliza para aplicaciones comerciales generales, mientras que el almacenamiento de IA proporciona la base para entrenar y ejecutar modelos de IA complejos y con uso intensivo de datos de manera eficiente y rentable.

Si bien el almacenamiento tradicional se ocupa de datos estructurados y datos no estructurados, está diseñado para las cargas de trabajo empresariales típicas con patrones predecibles, no para entrenar modelos en sistemas distribuidos y ejecutar inferencias a escala.

El almacenamiento de IA se refiere a los sistemas utilizados para almacenar y gestionar los datos para el entrenamiento y el funcionamiento de los sistemas de infraestructura de IA, incluidos los data lakes, el almacenamiento en la nube y las bases de datos. Gestiona volúmenes masivos de datos no estructurados (por ejemplo, imágenes, audio, vídeo, datos de sensores).

Estos tipos de datos requieren un almacenamiento que ofrezca un alto IOPS (entrada/salida por segundo) y una baja latencia, especialmente durante el entrenamiento y la inferencia de modelos.

En resumen, la diferencia clave entre el almacenamiento tradicional y el almacenamiento de AI se reduce a las especificaciones de la carga de trabajo. El almacenamiento tradicional se construyó para operaciones consistentes y predecibles, mientras que las cargas de trabajo de IA tienen requisitos únicos y exigentes a lo largo de todo su ciclo de vida.

Cada etapa del ciclo de vida del sistema de IA (ingesta de datos, entrenamiento, inferencia y actualizaciones de modelos) tiene necesidades de almacenamiento únicas, que exigen petabytes de capacidad de almacenamiento y memoria de alta velocidad.

El almacenamiento de IA utiliza pipelines de datos para facilitar el flujo continuo de datos, desde la recopilación hasta el consumo de modelos, pasando por el preprocesamiento. Utiliza arquitecturas escalables, incluido el almacenamiento de objetos y los sistemas de archivos paralelos, que procesan los datos en paralelo en varios nodos de almacenamiento. Esta capacidad permite a las aplicaciones de IA gestionar datos en tiempo real a la alta velocidad requerida.

Para equilibrar coste y rendimiento, el almacenamiento de IA suele implicar niveles de almacenamiento. Los datos a los que se accede con frecuencia (nivel frecuente) se almacenan en una caché de alta velocidad y en un almacenamiento flash, mientras que los datos menos críticos (acceso esporádico) se almacenan en tecnologías de almacenamiento más económicas y lentas para su conservación a largo plazo.

• Almacenamiento basado en flash: el almacenamiento de IA se basa en unidades de estado sólido (SSD). Estas SSD son dispositivos de almacenamiento basados en semiconductoresque normalmente utilizan memoria flash NAND para obtener alto rendimiento, baja latencia y alto rendimiento para procesar conjuntos de datos y así entrenar e inferir.

• Diseño de un solo nivel: la mayoría de las soluciones de almacenamiento de IA utilizan una arquitectura de un solo nivel, lo que proporciona un entorno consolidado y unificado para los datos a los que se accede con frecuencia. Este tipo de arquitectura admite almacenamiento flash o SSD para una baja latencia y un alto rendimiento de E/S.

• Memoria de gran ancho de banda (HBM): las GPU, CPU, aceleradores y algunas SSD de los centros de datos utilizan HBM para permitir una transferencia de datos de alto rendimiento con un consumo de energía inferior al de la memoria dinámica de acceso aleatorio (DRAM), una arquitectura de memoria más tradicional.

• Tecnología NVMe (memoria expresa no volátil): NVMe, un protocolo diseñado para la transferencia de datos altamente paralela, desempeña un papel crucial en ai storage. Las SSD NVMe y el almacenamiento en red (NVMe-oF) tienen la velocidad, la programabilidad y la capacidad necesarias para admitir el procesamiento paralelo masivo en cargas de trabajo de IA. 

• Repositorios de datos: el almacenamiento con IA utiliza plataformas y servicios de datos (por ejemplo, data lakes, almacenes, lakehouses) para crear un entorno centralizado de datos en bruto y no estructurados. Este proceso rompe los silos y elimina la necesidad de mover datos entre sistemas.

• Tecnologías de reducción de datos: las técnicas de deduplicación, compresión y agrupación por niveles de los datos minimizan la huella y los costes de almacenamiento de una organización, al tiempo que mantienen el acceso de alto rendimiento necesario para las cargas de trabajo de la IA.

• Entornos escalables: el almacenamiento de IA se implementa mediante modelos de infraestructura de alto rendimiento y escalabilidad horizontal, como nube híbrida, on-premises (on-prem), centros de datos de hiperescala y entornos edge.

El almacenamiento de IA ofrece ventajas clave que optimizan los flujos de trabajo de IA y el rendimiento de la infraestructura, entre las que se incluyen:

• Rendimiento acelerado por GPU: admite aplicaciones y cargas de trabajo aceleradas por GPU, proporcionando el rendimiento necesario para el entrenamiento y la inferencia de IA.

• Acceso unificado a datos: proporciona acceso a archivos, volúmenes y objetos a través de fuentes de datos dispares, incluidos el almacenamiento tradicional, nube y edge, eliminando la necesidad de mover datos entre sistemas.

• Accesibilidad de datos sin movimiento: permite el acceso a datos en múltiples plataformas y ubicaciones sin moverlos físicamente, reduciendo duplicaciones y costes de red.

• Protección de datos automatizada: proporciona datos que utilizan políticas y métodos de protección como cifrado en todos los entornos, lo que garantiza que los conjuntos de datos de IA estén protegidos durante todo su ciclo de vida.

• Integración de nube híbrida: conecta datos del centro de datos a los recursos nube pública, lo que mejora la colaboración de aplicaciones y aporta mayor agilidad a las cargas de trabajo de IA.

• Gestión simplificada del almacenamiento: ofrece escalabilidad integrada, automatización y operaciones simplificadas, reduciendo la complejidad de las iniciativas de IA.

• Optimización de costes: elimina los silos de datos y la duplicación a la vez que fusiona los recursos informáticos y de almacenamiento para reducir los costes de infraestructura sin comprometer el rendimiento de la IA.

El almacenamiento de IA desempeña un papel crucial en diversos flujos de trabajo de IA, ML y computación de alto rendimiento (HPC) con uso intensivo de datos. Más adelante se presentan algunos casos de uso específicos del sector:

• Comercio minorista

• Atención médica

• Finanzas

• Entretenimiento

• Fabricación

• Seguros

Los minoristas utilizan el almacenamiento de IA para gestionar grandes volúmenes de datos y metadatos generados por transacciones de ventas, interacciones con clientes, redes sociales y dispositivos IoT. Este proceso permite la optimización de inventario en tiempo real, recomendaciones personalizadas y previsión de la demanda.

En el ámbito sanitario, el almacenamiento con IA acelera el descubrimiento de fármacos y facilita la toma de decisiones clínicas mediante IA (por ejemplo, NVIDIA BioNeMo, IBM® watsonx), al tiempo que gestiona enormes conjuntos de datos genómicos, archivos de imágenes médicas e historias clínicas electrónicas.

Los bancos y otras instituciones financieras confían en el almacenamiento escalable de IA para gestionar cantidades masivas de datos procedentes de volúmenes de transacciones. Esto permite a algoritmos de machine learning detectar patrones y anomalías en millones de transacciones en tiempo real, apoyando la detección del fraude y los servicios bancarios personalizados.

Los servicios de streaming como Netflix y Amazon utilizan el almacenamiento de datos de IA para procesar los datos del historial de visionado a escala, lo que permite disponer de motores de recomendación en tiempo real que ofrecen contenidos personalizados.

El almacenamiento de IA proporciona gestión de datos para sensores y máquinas en todas las plantas de fábrica. Esta infraestructura permite el mantenimiento predictivo, optimiza las cadenas de suministro y automatiza el control de calidad en tiempo real.

El almacenamiento de IA admite la suscripción automatizada y el procesamiento de reclamaciones al permitir un acceso rápido a documentos, fotos y datos no estructurados. Este enfoque permite que el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los modelos de reconocimiento de imágenes aceleren la evaluación de riesgos y agilicen la liquidación de reclamaciones.