Infraestructura de IA: Componentes esenciales y mejores prácticas

A medida que se acelera la adopción de la IA, las organizaciones se enfrentan a una presión cada vez mayor para implementar sistemas que puedan respaldar las iniciativas de IA. Poner en marcha estos sistemas especializados requiere una gran pericia y una preparación estratégica para garantizar el rendimiento de la IA.

¿Qué es la infraestructura de IA?

La infraestructura de IA se refiere a una combinación de sistemas de hardware, software, redes y almacenamiento diseñados para admitir cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático (ML). La infraestructura de TI tradicional, diseñada para la computación de propósito general, no tiene la capacidad de manejar la enorme cantidad de potencia que requieren las cargas de trabajo de IA. La infraestructura de IA satisface las necesidades de la IA en cuanto a rendimiento masivo de datos, procesamiento en paralelo y aceleradores, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU).

Un sistema a la escala del chatbot ChatGPT, por ejemplo, requiere miles de GPU interconectadas, redes de gran ancho de banda y un software de organización perfectamente ajustado, mientras que una aplicación web típica puede ejecutarse en una pequeña cantidad de unidades de procesamiento central (CPU) y servicios en la nube estándar. La infraestructura de IA es esencial para las empresas que buscan aprovechar el poder de la IA.

Componentes principales de la infraestructura de IA

Los componentes principales de la infraestructura de IA trabajan en conjunto para hacer posibles las cargas de trabajo de IA.

Cómputo: GPU, TPU y CPU

La computación se basa en varios tipos de chips que ejecutan instrucciones:

Las CPU son procesadores de uso general.

Las GPU son procesadores especializados desarrollados para acelerar la creación y la renderización de gráficos por computadora, imágenes y videos. Las GPU usan un poder de procesamiento masivo en paralelo para permitir que las redes neuronales realicen una gran cantidad de operaciones a la vez y aceleren los cálculos complejos. Las GPU son fundamentales para las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático porque pueden entrenar y ejecutar modelos de IA mucho más rápido que las CPU convencionales.

Las GPU son circuitos integrados para aplicaciones específicas (ASIC) que están diseñados para un único propósito específico. NVIDIA es el proveedor dominante de GPU, mientras que Advanced Micro Devices es el segundo fabricante principal de GPU.

Las TPU, o unidades de procesamiento tensorial, son ASIC de Google. Son más especializadas que las GPU y están diseñadas específicamente para satisfacer las demandas de cómputo de la IA. Las TPU están diseñadas específicamente para operaciones tensoriales, que las redes neuronales utilizan para aprender patrones y hacer predicciones. Estas operaciones son fundamentales para los algoritmos de aprendizaje profundo.

En la práctica, las CPU son mejores para tareas de uso general. Las GPU pueden usarse para una variedad de aplicaciones de IA, incluidas aquellas que requieren procesamiento en paralelo, como el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. Las TPU están optimizadas para tareas especializadas, como el entrenamiento de redes neuronales grandes y complejas, especialmente con grandes volúmenes de datos.

Almacenamiento y administración de datos

El almacenamiento y la gestión de datos en la infraestructura de IA deben admitir un acceso de rendimiento extremadamente alto a grandes conjuntos de datos para evitar cuellos de botella en los datos y garantizar la eficiencia.

El almacenamiento de objetos es el medio de almacenamiento más común para la IA, capaz de contener las enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados que necesitan los sistemas de IA. También es fácilmente escalable y rentable.

El almacenamiento en bloque proporciona un acceso rápido, eficiente y confiable, y es más costoso. Funciona mejor con datos transaccionales y archivos pequeños que deben recuperarse con frecuencia para cargas de trabajo como bases de datos, máquinas virtuales y aplicaciones de alto rendimiento.

Muchas organizaciones dependen de los lagos de datos, que son repositorios centralizados que utilizan almacenamiento de objetos y formatos abiertos para almacenar grandes cantidades de datos. Los lagos de datos pueden procesar todos los tipos de datos (incluidos los datos no estructurados y semiestructurados, como imágenes, videos, audio y documentos), lo que es importante para los casos de uso de IA.

Redes

Una red robusta es una parte fundamental de la infraestructura de IA. Las redes mueven los enormes conjuntos de datos necesarios para la IA de forma rápida y eficiente entre el almacenamiento y el cómputo, lo que evita que los cuellos de botella de datos interrumpan los flujos de trabajo de IA. Se requieren conexiones de baja latencia para el entrenamiento distribuido (donde varias GPU trabajan juntas en un solo modelo) y la inferencia en tiempo real, el proceso que utiliza un modelo de IA entrenado para sacar conclusiones a partir de datos completamente nuevos. Tecnologías como InfiniBand, un estándar de interconexión de alto rendimiento, y Ethernet de gran ancho de banda facilitan conexiones de alta velocidad para una IA eficiente, escalable y confiable.

Stack de software

El software también es clave para la infraestructura de IA. Los frameworks de ML, como TensorFlow y PyTorch, proporcionan componentes y estructuras preconstruidos para simplificar y acelerar el proceso de creación, entrenamiento e implementación de modelos de ML. Las plataformas de orquestación, como Kubernetes, coordinan y administran los modelos de IA, las canalizaciones de datos y los recursos computacionales para que funcionen juntos como un sistema unificado.

Las organizaciones también utilizan MLOps (un conjunto de prácticas que combinan ML, DevOps y data engineering) para automatizar y simplificar los flujos de trabajo y las implementaciones en todo el ciclo de vida del ML. Las plataformas de MLOps agilizan los flujos de trabajo que respaldan el desarrollo y la implementación de IA para ayudar a las organizaciones a lanzar al mercado nuevos productos y servicios basados en IA.

Implementación en la nube, en las instalaciones o híbrida

La infraestructura de IA se puede implementar en la nube, de forma local o a través de un modelo híbrido, y cada opción ofrece diferentes beneficios. Los responsables de la toma de decisiones deben considerar una variedad de factores, incluidos los objetivos de IA de la organización, los patrones de carga de trabajo, el presupuesto, los requisitos de cumplimiento y la infraestructura existente.

• Las plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud, ofrecen recursos informáticos de alto rendimiento accesibles y a pedido. También ofrecen escalabilidad prácticamente ilimitada, sin costos iniciales de hardware y un ecosistema de servicios de IA administrados, lo que libera a los equipos internos para la innovación.
• Los entornos locales ofrecen mayor control y más seguridad. Pueden ser más rentables para cargas de trabajo predecibles y de estado estable que utilizan por completo el hardware propio.
• Muchas organizaciones adoptan un enfoque híbrido, combinando la infraestructura local con recursos en la nube para obtener flexibilidad. Por ejemplo, pueden usar la nube para escalar cuando sea necesario o para servicios especializados, mientras mantienen los datos sensibles o regulados de forma local.

Cargas de trabajo de IA comunes y necesidades de infraestructura

Las diversas cargas de trabajo de IA imponen diferentes demandas en el cómputo, el almacenamiento y las redes, por lo que comprender sus características y necesidades es clave para elegir la infraestructura adecuada.

• Las cargas de trabajo de entrenamiento requieren una potencia de cómputo extremadamente alta porque los modelos grandes deben procesar conjuntos de datos masivos, lo que a menudo requiere días o incluso semanas para completar un único ciclo de entrenamiento. Estas cargas de trabajo dependen de clústeres de GPU o aceleradores especializados, junto con un almacenamiento de alto rendimiento y baja latencia para mantener el flujo de datos.
• Las cargas de trabajo de inferencia necesitan mucha menos computación por solicitud, pero operan a un volumen alto, y las aplicaciones en tiempo real a menudo requieren respuestas en menos de un segundo. Estas cargas de trabajo exigen alta disponibilidad, redes de baja latencia y una ejecución eficiente de los modelos.
• La IA generativa y los modelos de lenguaje grandes (LLM) pueden tener miles de millones o incluso billones de parámetros, que son las variables internas que los modelos ajustan durante el proceso de entrenamiento para mejorar su precisión. Su tamaño y complejidad requieren una infraestructura especializada, que incluye orquestación avanzada, clústeres de cómputo distribuido y redes de gran ancho de banda.
• Las cargas de trabajo de computer vision son muy intensivas en el uso de GPU porque los modelos deben realizar muchos cálculos complejos en millones de píxeles para el procesamiento de imágenes y videos. Estas cargas de trabajo requieren sistemas de almacenamiento de gran ancho de banda para manejar grandes volúmenes de datos visuales.

Cómo construir tu infraestructura de IA: Pasos clave

Construir su infraestructura de IA requiere un proceso deliberado de evaluación exhaustiva, planificación cuidadosa y ejecución eficaz. Estos son los pasos esenciales que se deben seguir.

1. Evalúa los requisitos: El primer paso es comprender las necesidades de tu arquitectura de IA mediante la identificación de cómo usarás la IA. Define tus casos de uso de IA, estima las necesidades de procesamiento y almacenamiento, y establece expectativas de presupuesto claras. Es importante tener en cuenta las expectativas de plazos realistas. La implementación de la infraestructura de IA puede tardar aproximadamente desde unas pocas semanas hasta un año o más, según la complejidad del proyecto.
2. Diseñar la arquitectura: A continuación, crearás el plano de cómo funcionarán tus sistemas de IA. Decide si la implementación se hará en la nube, de forma local o híbrida, elige tu enfoque de seguridad y cumplimientoy selecciona proveedores.
3. Implementar e integrar: en esta fase, construirás tu infraestructura y validarás que todo funcione en conjunto como se espera. Configura los componentes elegidos, conéctalos con los sistemas existentes y ejecuta pruebas de rendimiento y compatibilidad.
4. Monitorear y optimizar: El monitoreo continuo ayuda a mantener el sistema confiable y eficiente a lo largo del tiempo. Realice un seguimiento continuo de las métricas de rendimiento, ajuste la capacidad a medida que crecen las cargas de trabajo y optimice el uso de los recursos para controlar los costos.

Consideraciones de costos continuos y optimización

Los costos continuos son un factor importante en el funcionamiento de la infraestructura de IA, y van desde alrededor de USD 5000 por mes para proyectos pequeños hasta más de USD 100 000 por mes para sistemas empresariales. Sin embargo, cada proyecto de IA es único y la estimación de un presupuesto realista requiere que se tengan en cuenta varios factores.

Los gastos de cómputo, almacenamiento, redes y servicios administrados son un elemento importante en la planificación de tu presupuesto. Entre estos, el cómputo (especialmente las horas de GPU) suele representar el mayor desembolso. Los costos de almacenamiento y transferencia de datos pueden fluctuar según el tamaño del conjunto de datos y las cargas de trabajo del modelo.

Otra área para explorar es el costo de los servicios en la nube. Los modelos de precios de la nube varían y ofrecen diferentes beneficios para diferentes necesidades. Las opciones incluyen:

• El pago por uso ofrece flexibilidad para las cargas de trabajo variables.
• Las instancias reservadas ofrecen tarifas con descuento a cambio de compromisos a más largo plazo.
• Las instancias spot ofrecen ahorros significativos para cargas de trabajo que pueden tolerar interrupciones.

Los costos ocultos pueden inflar los presupuestos si no se gestionan de forma activa. Por ejemplo, mover datos fuera de las plataformas en la nube puede generar tarifas de egreso de datos y se debe pagar por los recursos inactivos incluso cuando no están generando resultados. A medida que los equipos iteran en los modelos, a menudo ejecutando varias pruebas simultáneamente, los gastos generales de experimentación pueden aumentar. Supervisar estos factores es fundamental para una infraestructura de IA rentable.

Las estrategias de optimización pueden ayudar a aumentar la eficiencia mientras se mantienen los costos bajo control. Estas incluyen:

• El dimensionamiento correcto garantiza que los recursos se ajusten a las necesidades de la carga de trabajo.
• El escalamiento automático ajusta la capacidad automáticamente a medida que cambia la demanda.
• La administración eficiente de los datos reduce los costos innecesarios de almacenamiento y transferencia.
• Las instancias spot reducen los gastos de computación al utilizar la capacidad adicional de un proveedor con un gran descuento, pero su uso puede interrumpirse con poca antelación cuando el proveedor necesita recuperar la capacidad.

Mejores prácticas para la infraestructura de IA

Planificar e implementar una infraestructura de IA es una tarea de gran envergadura, y los detalles pueden marcar la diferencia. Estas son algunas de las mejores prácticas que debes tener en cuenta.

• Comienza de a poco y escala: Empieza con proyectos piloto antes de invertir en un desarrollo a gran escala para reducir el riesgo y garantizar el éxito a largo plazo.
• Priorice la seguridad y el cumplimiento: Proteger los datos es esencial tanto para la confianza como para el cumplimiento legal. Use un cifrado seguro, aplique controles de acceso e integre el cumplimiento de las normativas como el GDPR o la HIPAA.
• Supervisar el rendimiento: realice un seguimiento de las métricas clave, como la utilización de la GPU, el tiempo de entrenamiento, la latencia de inferencia y los costos generales para comprender qué funciona y dónde se necesita una mejora.
• Planificar el escalamiento: utilice políticas de autoescalamiento y planificación de la capacidad para garantizar que su infraestructura pueda crecer para adaptarse a la expansión de la carga de trabajo.
• Elige sabiamente a los proveedores: el precio no lo es todo. Es importante evaluar a los proveedores de infraestructura en función de qué tan bien admiten tu caso de uso específico.
• Mantener la documentación y la gobernanza: Mantenga registros claros de los experimentos, las configuraciones y los flujos de trabajo para que los procesos y los resultados puedan reproducirse fácilmente y se puedan optimizar los flujos de trabajo.

Desafíos y soluciones comunes

Como cualquier proyecto de gran impacto, crear una infraestructura de IA puede presentar desafíos y obstáculos. Algunos escenarios que debes tener en cuenta son los siguientes:

• Subestimar las necesidades de almacenamiento. El almacenamiento es clave para las operaciones de IA. Planifique una tasa de crecimiento de datos de cinco a 10 veces para adaptarse a los conjuntos de datos en expansión, las nuevas cargas de trabajo y el control de versiones sin una rearquitectura frecuente.
• Subutilización de la GPU: Los cuellos de botella de los datos pueden dar lugar a GPU que están inactivas o subutilizadas, aunque se siga pagando por ellas. Para evitarlo, optimice los flujos de datos y use un procesamiento por lotes eficiente para garantizar que las GPU permanezcan ocupadas.
• Sobrecostos: los costos de la infraestructura de IA pueden aumentar fácilmente si no tienes cuidado. Implementa herramientas de supervisión, usa instancias spot cuando sea posible y habilita el autoescalado para mantener el uso de recursos alineado con la demanda.
• Brechas de habilidades: la infraestructura de IA más avanzada aún necesita humanos calificados para ayudarte a alcanzar tus objetivos de IA. Invierte en capacitación interna, aprovecha los servicios administrados y contrata consultores según sea necesario para cubrir las brechas de experiencia.
• Complejidad de la integración: A veces, la nueva infraestructura de IA puede no funcionar bien con los sistemas existentes. Comience con API bien documentadas y utilice un enfoque por fases para multiplicar el éxito sobre la marcha.

Conclusión

Las iniciativas de IA exitosas dependen de una infraestructura que pueda evolucionar junto con los avances de la IA. Las organizaciones pueden respaldar operaciones de IA eficientes y la mejora continua a través de una estrategia de arquitectura de IA bien pensada y de las mejores prácticas. Una base bien diseñada permite a las organizaciones centrarse en la innovación y pasar con confianza de la experimentación con la IA al impacto en el mundo real.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la infraestructura de IA?
La infraestructura de IA se refiere a una combinación de sistemas de hardware, software, redes y almacenamiento diseñados para admitir cargas de trabajo de IA.

¿Necesito GPU para la IA?
Las GPU son esenciales para el entrenamiento de la IA y la inferencia de alto rendimiento, pero la IA básica y algunos modelos más pequeños pueden ejecutarse en CPU.

¿Nube o en las instalaciones para la infraestructura de IA?
Elija la nube por su flexibilidad y rápida escalabilidad, las instalaciones locales por el control y las cargas de trabajo predecibles, y un modelo híbrido cuando necesite ambos.

¿Cuánto cuesta la infraestructura de IA?
Los costos dependen de las necesidades de cómputo, el tamaño de los datos y el modelo de implementación. Pueden variar desde unos pocos miles de dólares para pequeñas cargas de trabajo en la nube hasta millones para grandes sistemas de IA.

¿Cuál es la diferencia entre la infraestructura de entrenamiento y la de inferencia?
El entrenamiento requiere grandes cantidades de cómputo y rendimiento de datos, mientras que la inferencia se enfoca en un cómputo estable, baja latencia y accesibilidad para los usuarios finales.

¿Cuánto tiempo lleva construir la infraestructura de IA?
La implementación de la infraestructura de IA puede tardar entre unas pocas semanas y un año o más, aproximadamente, según la complejidad del proyecto.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original