El Universo de Datos en Crecimiento: El Futuro de la Inteligencia Artificial y las Arquitecturas de Servidores

Universo de Datos en Crecimiento

Hoy en día, la inteligencia artificial se ha convertido en una parte importante de nuestras vidas y continúa integrándose cada vez más, aumentando su impacto día tras día.

Sin duda, la tecnología de la inteligencia artificial facilita el trabajo de los usuarios en muchos ámbitos y acelera los procesos. Sin embargo, estas facilidades, por supuesto, tienen un costo.

En la era de los datos, la importancia de los datos está aumentando progresivamente y las inversiones en las tecnologías necesarias para procesar estos datos están creciendo rápidamente. Los conjuntos de datos, que constituyen uno de los pilares fundamentales de la tecnología de la inteligencia artificial, necesitan hardware potente para funcionar de manera estable y rápida.

En este punto, las GPU (unidades de procesamiento gráfico), que podrían considerarse el 'corazón' de la inteligencia artificial, desempeñan un papel crucial en satisfacer las demandas de potencia de procesamiento y rendimiento. Las CPU tradicionales (procesadores) no pueden satisfacer estas altas demandas, lo que lleva a los inversores a dirigirse cada vez más hacia sistemas respaldados por GPU. En esta línea, las inversiones en infraestructuras centradas en GPU están aumentando rápidamente y ganando prioridad para satisfacer las necesidades de las aplicaciones modernas de inteligencia artificial.

Conjuntos de Datos Prontos y Modelos Llama

Uno de los conjuntos de datos listos para usar, conocidos por los entusiastas de la inteligencia artificial, son los modelos Llama ofrecidos por Meta (Facebook). Estos modelos proporcionan soluciones adaptadas a diversas necesidades con diferentes niveles de capacidad de datos y requisitos de hardware. A continuación, se presentan las versiones destacadas de los modelos Llama y sus detalles:

Llama 3.2

1B

• Cantidad de Datos: Contiene 1 mil millones de datos.
• Características: Tiene soporte multilingüe. Es adecuado para computadoras personales y servidores de baja escala. Realiza fácilmente operaciones simples.
• Requisitos de Hardware:
  • Requiere un mínimo de 2 GB de RAM y 2 GB de GPU.
  • Puedes funcionar de manera estable solo con una CPU, sin GPU.

3B

• Cantidad de Datos: Contiene 3 mil millones de datos.
• Características: Ofrece soporte multilingüe. Es ideal para servidores de escala media y soporta operaciones más complejas.
• Requisitos de Hardware:
  • Requiere un mínimo de 4 GB de RAM y 4 GB de GPU.
  • Puedes funcionar sin GPU, pero el rendimiento disminuye considerablemente y funciona lentamente.

Llama 3.2-Vision

11B

• Cantidad de Datos: Contiene 11 mil millones de datos.
• Características: Ofrece soporte multilingüe y capacidad de interpretación de imágenes. Este modelo está dirigido a las necesidades de procesamiento de datos visuales a nivel de entrada.
• Requisitos de Hardware:
  • Requiere un mínimo de 20 GB de RAM y 8 GB de GPU.
  • Al ejecutarse solo con una CPU, el tiempo de respuesta a una pregunta puede ser de aproximadamente 5 minutos.

90B

• Cantidad de Datos: Contiene 90 mil millones de datos.
• Características: Es un modelo actual y de nivel medio avanzado. Posee capacidades versátiles y ofrece amplios campos de aplicación.
• Requisitos de Hardware:
  • Requiere un mínimo de 128 GB de RAM y 141 GB de memoria GPU.

Avenir de las Arquitecturas de Servidores en la Era de los Datos

Con el aumento de la cantidad de datos en los conjuntos de datos, también aumentan paralelamente los requisitos de RAM y GPU. Para satisfacer estas necesidades, Nvidia ha desarrollado tarjetas gráficas de alto rendimiento.

Algunas de estas poderosas tarjetas gráficas soportan la funcionalidad de virtualización. Gracias a esta característica, por ejemplo, una tarjeta gráfica de 141 GB puede ser dividida en segmentos en una plataforma de virtualización como ESXi y asignada a múltiples clientes en diferentes tramos de uso. Esto permite un uso más eficiente de los recursos y ofrece soluciones escalables.

Cada día, las empresas de servidores están aumentando rápidamente sus inversiones en este sector. En la era de los datos, la demanda de servidores respaldados por potentes GPU está creciendo, especialmente en áreas como inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis de grandes datos. Esta situación está incentivando a las empresas de servidores a alejarse de las arquitecturas tradicionales y a orientarse hacia sistemas basados en GPU y de alto rendimiento.

Las tecnologías de virtualización y particionamiento de GPU ofrecen a las empresas soluciones flexibles y rentables, al mismo tiempo que permiten responder de manera más rápida y escalable a las demandas de los clientes. Por lo tanto, las inversiones de las empresas de servidores en este tipo de tecnologías no solo proporcionan una ventaja competitiva, sino que también aceleran la innovación en el sector.

NVIDIA A100 Tensor Core GPU

• Características:
  • Está basado en la arquitectura Ampere.
  • 54 mil millones de transistores.
  • 6.912 núcleos CUDA.
  • Opciones de memoria HBM2 de 40 GB o 80 GB.

NVIDIA H100 Tensor Core GPU

• Características:
  • Tecnología de punta con la arquitectura Hopper.
  • 80 mil millones de transistores.
  • 7.680 núcleos CUDA.
  • 80 GB de memoria HBM3.

NVIDIA A40 GPU

• Características:
  • Arquitectura Ampere.
  • 4.608 núcleos CUDA.
  • 48 GB de memoria GDDR6.

NVIDIA A30 Tensor Core GPU

• Características:
  • Arquitectura Ampere.
  • 3.840 núcleos CUDA.
  • 24 GB de memoria HBM2.

NVIDIA RTX A6000

• Características:
  • Arquitectura Ampere.
  • 10.752 núcleos CUDA.
  • 48 GB de memoria GDDR6.

Série NVIDIA Jetson

• Modelos:
  • Jetson AGX Xavier
  • Jetson Xavier NX
  • Jetson Nano

Sistemas NVIDIA DGX

• Modelos:
  • DGX A100
  • DGX Station
• Características:
  • Incluye múltiples GPU NVIDIA A100 o H100.
  • Está diseñado para computación de alto rendimiento y entrenamiento de inteligencia artificial.
  • Ofrece soluciones integradas de hardware y software.
• Ámbitos de Aplicación:
  • Investigaciones empresariales en inteligencia artificial.
  • Proyectos de aprendizaje automático a gran escala.
  • Ciencia de datos y analítica.

Série NVIDIA Titan

• Modelos:
  • Titan RTX
  • Titan V
• Características:
  • Núcleos CUDA de alto rendimiento.
  • Gran capacidad de memoria.
  • Orientado al aprendizaje profundo y a la investigación.
• Ámbitos de Aplicación:
  • Investigación y desarrollo.
  • Proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje profundo.
  • Aplicaciones que requieren computación de alto rendimiento.