Optimización del uso de GPU y reducción de costes mejorando la accesibilidad y la escalabilidad de la IA

Los rápidos avances en IA han generado una demanda extraordinaria de GPU, conocidas por su elevado coste y su tendencia a permanecer inactivas. Sin embargo, existen herramientas que permiten acelerar la innovación en IA gracias a su accesibilidad y escalabilidad.

Una hoja de ruta para evaluar el uso de la GPU

Antes de lanzar un proyecto de IA, es importante evaluar el uso de la GPU para establecer una base que permita comprender cómo se acumulan los costes. No hacerlo puede afectar de forma significativa a los resultados de la empresa. Mejorar el rendimiento y la asignación de recursos, optimizar los flujos de trabajo y eliminar ineficiencias son solo algunos de los beneficios de una evaluación que tenga en cuenta:

• Tasa de utilización
• Latencia de inferencia
• Tiempos de arranque en frío
• Rendimiento
• Uso de memoria
• Tiempo de inactividad de la GPU

Evaluación de valor

Para minimizar el tiempo de inactividad de las GPU, mejorar los márgenes brutos y planificar un presupuesto con mayor precisión, un análisis de coste/beneficio apoyado en herramientas de monitorización puede ayudar a rastrear el uso de las GPU.

• Minimizar el tiempo de inactividad de la GPU: El tiempo de inactividad representa un coste innecesario y evitable. Herramientas de análisis, como run.ai de Nvidia, pueden proporcionar a las empresas información detallada sobre el uso de sus GPU e identificar aquellas que están inactivas y generan gastos.
• Optimizar los márgenes brutos: El aprovisionamiento estático o el sobreaprovisionamiento hacen que muchas implementaciones de inferencia de IA se ejecuten sin alcanzar su capacidad, normalmente por debajo del 30%. Existen formas de optimizar estas implementaciones y ahorrar costes: el procesamiento por lotes puede aumentar la producción hasta un 70 % sin necesidad de añadir hardware.
• Presupuesto preciso de inferencia: Una mejor comprensión de los patrones de uso puede ayudar a los equipos a identificar desperdicios y reducir gastos. Los equipos de aprendizaje automático deben realizar auditorías periódicas para conocer mejor su gasto en inferencia, vinculando los costes a los patrones de uso.

Escalado automático y optimización

Las empresas pueden optimizar la asignación de capital utilizando servicios de escalado automático y balanceo de carga, que permiten añadir o eliminar GPU y otras fuentes de computación automáticamente en función del nivel de carga. Esto permite a los equipos centrarse en el desarrollo y la comercialización de productos, así como en satisfacer las necesidades de los clientes, sin tener que preocuparse por el impacto que su trabajo pueda tener en el uso de las GPU.

Además, la implementación de técnicas como la cuantificación y la optimización de modelos permite simplificarlos, lo que reduce el consumo energético y mejora la eficiencia. Dado que el interés por los productos de IA está impulsando la demanda de GPU, los desarrolladores deben seguir trabajando en mejoras que favorezcan la innovación.

Compartir recursos

Compartir grupos de GPU permite ejecutar más de un modelo por GPU, lo que puede aumentar la tasa de utilización hasta en un 90%. Proveedores de servicios en la nube como AWS o Google Cloud Platform ofrecen soporte para esta práctica.

A medida que los recursos se reasignan, compartirlos proporciona flexibilidad en la implementación sin necesidad de trabajo adicional.

Se pueden utilizar herramientas con capacidades de programación de GPU para evitar la asignación manual de tareas; estas herramientas permiten asignar GPU automáticamente según las necesidades de cada carga de trabajo.

Es posible simplificar la programación de tareas asignando recursos de GPU mediante cuotas, colas o modelos multiinquilino, o garantizando su uso compartido entre cargas de trabajo cuando sea necesario. Los paneles de control permiten monitorizar el uso de la GPU, identificar dónde se requieren recursos, hacer un seguimiento continuo y evitar la infrautilización.

El escalado automático permite liberar GPU cuando no están en uso y gestionarlas según la demanda. De este modo, los equipos pueden centrarse en el desarrollo, delegando en proveedores de servicios gestionados la virtualización, la monitorización y el escalado automático.

La conclusión es que las empresas deben optimizar el uso de sus GPU tomando las medidas necesarias para reducir el consumo energético, los costes y el tiempo.

(datacenterdynamics.com)

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