Antes, las GPU sólo se conocían en el mundo de los juegos de alta carga gráfica y el streaming de vídeo, pero hoy son indispensables para el machine learning (ML). Gracias a su capacidad para realizar múltiples cálculos de forma simultánea, las GPU aceleran considerablemente el procesamiento de las cargas de trabajo de ML, lo que las hace ideales para las aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Esto se debe a que la arquitectura SIMD (por sus siglas en inglés de Single Instruction, Multiple Data) de las GPU permite dividir las tareas complejas en conjuntos más pequeños de las mismas. Como resultado, las empresas que aspiran a desarrollar iniciativas de IA y ML están dando cada vez más prioridad a las GPU frente a las CPU. Esto es especialmente evidente en el caso de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y las aplicaciones de IA generativa.
Las CPU más baratas funcionan bien para tareas de aprendizaje automático que no necesitan procesamiento paralelo, como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), algunos algoritmos de deep learning, y aplicaciones de IA como la telemetría, el enrutamiento de redes, el análisis de sentimiento, los árboles de decisión, la limpieza de datos y la detección de errores. También manejan eficientemente la detección de objetos en escáneres médicos o las imágenes digitales. Sin embargo, las GPU son esenciales para las tareas más complejas de IA y de aprendizaje automático precisamente porque permiten realizar miles de cálculos de forma simultánea, lo que las hace indispensables cuando hay grandes cargas de trabajo.
Conjuntos de herramientas y marcos para cargas de trabajo de ML
A medida que crece la demanda de IA generativa, las empresas se dan cuenta de que para configurar stack de GPU y programar en GPU se necesitan competencias avanzadas que son cada vez más complicadas de encontrar. Herramientas como la plataforma CUDA de Nvidia han cambiado las reglas del juego para los investigadores y científicos de datos que utilizan esquemas de deep learning optimizados para GPU como PyTorch y TensorFlow. Estos conjuntos de herramientas y marcos de trabajo facilitan a los programadores la gestión de las cargas de trabajo de ML y la programación de alto rendimiento.
GPU local vs GPU en la nube
A la hora de elegir entre implantar la GPU local o en la nube, las empresas deben tener claras sus necesidades de IA y ML. Las GPU locales requieren una importante inversión de capital para la adquisición y el mantenimiento del hardware, por no mencionar la demanda de energía de un hardware de máxima capacidad.
Las GPU alojadas en la nube, por el contrario, ofrecen un modelo de pago que permite a las empresas adaptar de una manera flexible el uso de sus GPU. Los proveedores de servicios en la nube también proporcionan soporte y garantizan que los desarrolladores tengan acceso a la tecnología más avanzada. Un enfoque híbrido, que utilice tanto GPU local como en la nube, puede ayudar a las empresas a equilibrar el gasto manteniendo la flexibilidad y la adaptabilidad.
Optimización para cargas de trabajo de machine learning
Trabajar con GPU puede resultar complicado, tanto en términos de configuración como de desarrollo de aplicaciones. Las empresas que optan por implementaciones locales pueden experimentar una pérdida de productividad, ya que los desarrolladores se ven obligados a realizar tareas repetitivas para preparar el entorno. Esto incluye instalar y configurar, por ejemplo, los controladores CUDA, el toolkit y marcos de trabajo de deep learning como TensorFlow y PyTorch, así como herramientas como JupyterLab para ejecutar y probar código y Docker para ejecutar aplicaciones de GPU en contenedores.
Al proporcionar a los desarrolladores una infraestructura preconfigurada, lista para usar y un stack de GPU basada en la nube, las empresas y los desarrolladores pueden aumentar su productividad. De este modo, los desarrolladores pueden centrarse en realizar trabajo de calidad en lugar de tareas rutinarias. Además, un modelo de GPU en la nube proporciona la flexibilidad necesaria para desplegar la GPU adecuada para cada caso, lo que aumenta la eficiencia sin estar atado a un hardware específico.
La colaboración con un proveedor de GPU en la nube garantiza que las empresas siempre tengan acceso a la tecnología más avanzada de GPU. Esto permite que los profesionales de datos puedan centrarse en actividades estratégicas para el negocio en lugar de dedicarse al mantenimiento del hardware obsoleto.
