Liberar el potencial: 7 formas de optimizar la infraestructura para cargas de trabajo de IA

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando los sectores al permitir análisis avanzados, automatización y experiencias personalizadas. Las empresas han registrado un aumento de la productividad del 30 % en la modernización de aplicaciones tras implementar la IA generativa. Sin embargo, el éxito de las iniciativas de IA depende en gran medida de la capacidad de la infraestructura subyacente para soportar cargas de trabajo exigentes de manera eficiente. En este blog, exploraremos siete estrategias clave para optimizar la infraestructura para las cargas de trabajo de IA, permitiendo a las organizaciones aprovechar todo el potencial de las tecnologías de IA.

Invertir en sistemas informáticos de alto rendimiento adaptados a la IA acelera el entrenamiento de modelos y las tareas de inferencia. Las GPU (unidades de procesamiento gráfico) y las TPU (unidades de procesamiento tensorial) están diseñadas específicamente para manejar cálculos matemáticos complejos fundamentales para los algoritmos de IA, y ofrecen una velocidad significativamente mayor en comparación con las CPU tradicionales.

La escalabilidad es primordial para gestionar cargas de trabajo de IA que varían en complejidad y demanda a lo largo del tiempo. Las plataformas en la nube y las tecnologías de orquestación de contenedores proporcionan recursos escalables y elásticos que asignan de forma dinámica recursos informáticos, de almacenamiento y de red en función de los requisitos de la carga de trabajo. Esta flexibilidad garantiza un rendimiento óptimo sin sobreaprovisionamiento ni infrautilización.

Los procesos de datos eficientes son críticos para los flujos de trabajo de IA, especialmente aquellos que involucran grandes conjuntos de datos. Aprovechar el almacenamiento distribuido y los marcos de procesamiento como Apache Hadoop, Spark o Dask acelera la ingesta de datos, la transformación y el análisis de datos. Además, el uso de bases de datos en memoria y mecanismos de almacenamiento en caché minimiza la latencia y mejora las velocidades de acceso a datos.

La paralelización de algoritmos de IA en varios nodos de computación acelera el entrenamiento y la inferencia de modelos al distribuir las tareas de computación en un clúster de máquinas. Marcos como TensorFlow, PyTorch y Apache Spark MLlib admiten paradigmas de computación distribuida, lo que permite una utilización eficiente de los recursos y un tiempo de obtención de conocimiento más rápido.

Los aceleradores de hardware, como los FPGA (matrices de puertas programables en campo) y los ASIC (circuitos integrados de aplicación específica), optimizan el rendimiento y la eficiencia energética para tareas específicas de IA. Estos procesadores especializados descargan las cargas de trabajo computacionales de las CPU o GPU de uso general, lo que proporciona una aceleración significativa para tareas como la inferencia, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes.

La infraestructura de red de baja latencia y gran ancho de banda es esencial para las aplicaciones de IA distribuidas que dependen de la comunicación entre nodos con un uso intensivo de datos. La implementación de interconexiones de alta velocidad, como InfiniBand o RDMA (Remote Direct Memory Access o acceso directo a memoria remota), minimiza la sobrecarga de comunicación y acelera las velocidades de transferencia de datos, lo que mejora el rendimiento general del sistema.

La implementación de prácticas integrales de monitorización y optimización confirma que las cargas de trabajo de IA se ejecutan de manera eficiente y rentable a lo largo del tiempo. Utilice herramientas de monitorización del rendimiento para identificar cuellos de botella, conflictos por recursos y recursos infrautilizados. Las técnicas de optimización continua, como el escalado automático, la programación de cargas de trabajo y los algoritmos de asignación de recursos, adaptan la infraestructura de forma dinámica a las demandas cambiantes de las cargas de trabajo, lo que maximiza la utilización de los recursos y el ahorro de costes.

Optimizar la infraestructura para las cargas de trabajo de IA es una tarea multifacética que requiere un enfoque holístico que abarque consideraciones de hardware, software y arquitectura. Al adoptar sistemas informáticos de alto rendimiento, recursos escalables, proceso de datos acelerado, paradigmas de computación distribuida, aceleración de hardware, infraestructura de red optimizada y prácticas de monitorización y optimización continuas, las organizaciones pueden liberar todo el potencial de las tecnologías de IA. Gracias a una infraestructura optimizada, las empresas pueden impulsar la innovación, desbloquear nuevos conocimientos y ofrecer soluciones transformadoras impulsadas por IA que les permitan avanzar en el competitivo panorama actual.

Los clientes de IBM pueden aprovechar la potencia de la plataforma de edge computing multiacceso con las soluciones de IA de IBM y las capacidades de cloud híbrido de Red Hat. Con IBM, los clientes pueden aportar su propia infraestructura de red y edge existente, y nosotros proporcionamos el software que se ejecuta sobre ella para crear una solución unificada.

Red Hat OpenShift permite la virtualización y la contenerización del software de automatización para proporcionar una flexibilidad avanzada en la implementación de hardware, optimizada según las necesidades de la aplicación. También proporciona una orquestación eficiente del sistema, lo que permite la toma de decisiones en tiempo real y basada en datos en el edge y el procesamiento posterior en la nube.

IBM ofrece una gama completa de soluciones optimizadas para la IA, desde servidores y almacenamiento hasta software y consultoría. La última generación de servidores de IBM, almacenamiento y software puede ayudarle a modernizar y escalar en las instalaciones y en la nube con un cloud híbrido con un elevado nivel de seguridad y automatización y conocimientos de IA de confianza.