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

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando las industrias al permitir analytics avanzados, automatización y experiencias personalizadas. Las compañías informaron de un aumento de la productividad del 30 % en la modernización de aplicaciones luego de 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, lo que permitirá a las organizaciones aprovechar todo el potencial de las tecnologías de IA.

Invertir en sistemas informáticos de alto rendimiento adaptados para la IA acelera el entrenamiento de modelos y las tareas de inferencia. Las GPU (unidades de procesamiento de gráficos) y las TPU (unidades de procesamiento de tensor) están diseñadas específicamente para manejar cálculos matemáticos complejos centrales para los algoritmos de IA, ofreciendo aceleraciones significativas en comparación con las CPU tradicionales.

La escalabilidad es primordial para manejar cargas de trabajo de IA que varían en complejidad y demanda con el tiempo. Las plataformas en la nube y las tecnologías de orquestación de contenedores proporcionan recursos escalables y elásticos que asignan dinámicamente 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 pipelines de procesamiento 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, 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 los datos.

Paralelizar los 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. Infraestructuras 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 insight más rápido.

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

La infraestructura de red de baja latencia y alto ancho de banda es esencial para las aplicaciones de IA distribuidas que dependen de la comunicación intensiva en datos entre nodos. El desplegar interconexiones de alta velocidad, como InfiniBand o RDMA (acceso directo remoto a memoria), minimiza la sobrecarga de comunicación y acelera las tasas de transferencia de datos, mejorando el rendimiento general del sistema

La implementación de prácticas integrales de monitoreo 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 monitoreo del rendimiento para identificar cuellos de botella, contención de recursos y recursos infrautilizados. Las técnicas de optimización continua, incluyendo auto-scaling, programación de carga de trabajo y algoritmos de asignación de Recursos, adaptan la infraestructura dinámicamente a las cambiantes demandas de carga de trabajo, maximizando la utilización de Recursos y el ahorro de costos.

La optimización de 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, procesamiento de datos acelerado, paradigmas de computación distribuida, aceleración de hardware, infraestructura de red optimizada y prácticas continuas de monitoreo y optimización, las organizaciones pueden liberar todo el potencial de las tecnologías de IA. Empoderadas por una infraestructura optimizada, las empresas pueden impulsar la innovación, desbloquear nuevos insights y ofrecer soluciones transformadoras impulsadas por IA que las impulsen en el competitivo escenario de hoy.

Los clientes de IBM pueden aprovechar el poder de la plataforma de computación de borde de acceso múltiple con las soluciones de IA de IBM y las capacidades de nube híbrida de Red Hat. Con IBM, los clientes pueden traer 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 flexibilidad avanzada en el despliegue de hardware, optimizado 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 borde y el procesamiento posterior en la nube.

IBM ofrece una gama completa de soluciones optimizadas para IA, desde servidores y almacenamiento hasta software y consultoría. La última generación de servidores, almacenamiento y software de IBM puede ayudarle a modernizar y escalar on premises y en la nube con una nube híbrida rica en seguridad y automatización e insights de IA confiables.