Construir una máquina GPU vs. Usar la Nube GPU

Construir una máquina GPU vs. Utilizar la nube GPU

 

El surgimiento de las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs, por sus siglas en inglés) y el poder de cómputo exponencial que desbloquean ha sido un momento crucial tanto para startups como para empresas. 

Las GPUs proporcionan una impresionante potencia de cálculo para realizar tareas complejas que involucran tecnología como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la renderización 3D. 

Sin embargo, cuando se trata de aprovechar esta abundancia de potencia de cómputo, el mundo tecnológico se encuentra en una encrucijada en términos de la solución ideal. ¿Debería construir una máquina GPU dedicada o utilizar la nube GPU? 

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Este artículo profundiza en el corazón de este debate, desglosando las implicaciones de costos, métricas de rendimiento y factores de escalabilidad de cada opción.

 

¿Qué es una GPU?

 

Las GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico) son chips de computadora diseñados para renderizar rápidamente gráficos e imágenes mediante la realización de cálculos matemáticos casi instantáneamente. Históricamente, las GPUs se asociaban frecuentemente con computadoras personales de juegos, pero también se utilizan en la informática profesional, ya que los avances tecnológicos requieren una mayor potencia de cómputo. 

Las GPUs se desarrollaron inicialmente para reducir la carga de trabajo que se colocaba en la CPU por aplicaciones modernas con uso intensivo de gráficos, renderizando gráficos 2D y 3D utilizando procesamiento paralelo, un método que implica que varios procesadores manejen diferentes partes de una sola tarea. 

En el ámbito empresarial, esta metodología es efectiva para acelerar las cargas de trabajo y proporcionar suficiente potencia de procesamiento para proyectos como la inteligencia artificial y el modelado de aprendizaje automático. 

 

Casos de uso de las GPUs

 

En los últimos años, las GPUs han evolucionado y se han vuelto mucho más programables que sus predecesoras, lo que les permite ser utilizadas en una amplia gama de casos de uso, como:

• Renderización rápida de aplicaciones gráficas 2D y 3D en tiempo real, utilizando software como Blender y ZBrush
• Edición de video y creación de contenido de video, especialmente aquellos en formato 4k, 8k o con alta frecuencia de cuadros
• Brindar la potencia gráfica necesaria para mostrar videojuegos en pantallas modernas, incluyendo 4k.
• Acelerar modelos de aprendizaje automático, desde la conversión básica de imágenes a jpg, hasta la implementación de modelos personalizados ajustados con interfaces de usuario completamente funcionales en cuestión de minutos.
• Compartir la carga de trabajo de la CPU para alcanzar un mayor rendimiento en varias aplicaciones
• Proporcionar los recursos computacionales necesarios para entrenar redes neuronales profundas
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Centrándonos en el desarrollo de redes neuronales, cada red está compuesta por nodos que realizan cálculos como parte de un modelo analítico más amplio. 

Las GPUs pueden mejorar el rendimiento de estos modelos en una red de aprendizaje profundo gracias al mayor procesamiento en paralelo, lo que crea modelos con mayor tolerancia a fallas. Como resultado, ahora hay numerosas GPUs en el mercado que se han construido específicamente para proyectos de aprendizaje profundo, como la recientemente anunciada H200. 

 

Construyendo una máquina GPU

 

Muchas empresas, especialmente las startups, eligen construir sus propias máquinas GPU debido a su rentabilidad, al tiempo que ofrecen el mismo rendimiento que una solución en la nube GPU. Sin embargo, esto no significa que dicho proyecto no presente desafíos. 

En esta sección, discutiremos los pros y los contras de construir una máquina GPU, incluidos los costos esperados y la gestión de la máquina, que puede afectar factores como la seguridad y la escalabilidad. 

 

¿Por qué construir tu propia máquina GPU?

 

El principal beneficio de construir una máquina GPU en las instalaciones es el costo, pero tal proyecto no siempre es posible sin un conocimiento significativo interno. El mantenimiento continuo y las modificaciones futuras también son consideraciones que pueden hacer que esta solución no sea viable. Sin embargo, si la construcción está dentro de las capacidades de su equipo, o si ha encontrado un proveedor externo que puede llevar a cabo el proyecto por usted, los ahorros financieros pueden ser significativos.

Se recomienda construir una máquina GPU escalable para proyectos de aprendizaje profundo, especialmente al considerar los costos de alquiler de servicios de GPU en la nube como Amazon Web Services EC2, Google Cloud o Microsoft Azure. Aunque un servicio administrado puede ser ideal para organizaciones que buscan comenzar su proyecto lo antes posible.

Consideremos los dos principales beneficios de una máquina GPU autoconstruida en las instalaciones: costo y rendimiento.

 

Costos

 

Si una organización está desarrollando una red neuronal profunda con grandes conjuntos de datos para proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, los costos operativos a veces pueden dispararse. Esto puede dificultar que los desarrolladores logren los resultados previstos durante el entrenamiento del modelo y limitar la escalabilidad del proyecto. Como resultado, las implicaciones financieras pueden dar como resultado un producto reducido o incluso un modelo que no cumple su propósito.

Construir una máquina GPU que esté en el lugar y sea autogestionada puede ayudar a reducir considerablemente los costos, proporcionando a los desarrolladores e ingenieros de datos los recursos que necesitan para una extensa iteración, prueba y experimentación.

Sin embargo, esto solo raspa la superficie cuando se trata de máquinas GPU construidas y operadas localmente, especialmente para LLM de código abierto, que se están volviendo más populares. Con el advenimiento de IU reales, es posible que pronto veas a tu amigable dentista de la esquina utilizar un par de 4090 en la trastienda para cosas como verificación de seguros, programación, cruzamiento de datos y mucho más.

Rendimiento

 

Los modelos / algoritmos de entrenamiento de aprendizaje profundo y aprendizaje automático extensivos requieren muchos recursos, lo que significa que necesitan capacidades de procesamiento extremadamente altas. Lo mismo puede decirse de las organizaciones que necesitan renderizar videos de alta calidad, con empleados que requieren sistemas basados en múltiples GPU o un servidor GPU de última generación.

Se recomiendan los sistemas GPU auto construidos para modelos de datos a escala de producción y su entrenamiento, con algunas GPU capaces de proporcionar doble precisión, una función que representa números utilizando 64 bits, proporcionando una mayor variedad de valores y mejor precisión decimal. Sin embargo, esta funcionalidad solo es necesaria para modelos que dependen de una precisión muy alta. Una opción recomendada para un sistema de doble precisión es el servidor GPU basado en Titan de Nvidia en las instalaciones.

 

Operaciones

 

Muchas organizaciones carecen del conocimiento y las capacidades para gestionar máquinas GPU y servidores en las instalaciones. Esto se debe a que un equipo de TI interno necesitaría expertos capaces de configurar infraestructuras basadas en GPU para lograr el más alto nivel de rendimiento.

Además, esta falta de experiencia podría llevar a una falta de seguridad, lo que resultaría en vulnerabilidades que podrían ser objetivo de ciberdelincuentes. La necesidad de escalar el sistema en el futuro también puede presentar un desafío.

 

Usando la Nube de GPU

 

Las máquinas GPU en las instalaciones ofrecen claras ventajas en términos de rendimiento y rentabilidad, pero solo si las organizaciones cuentan con los expertos internos necesarios. Es por eso que muchas organizaciones optan por utilizar servicios de GPU en la nube, como Saturn Cloud, que están totalmente gestionados para mayor simplicidad y tranquilidad.

Las soluciones de GPU en la nube hacen que los proyectos de aprendizaje profundo sean más accesibles para una amplia gama de organizaciones e industrias, con muchos sistemas capaces de igualar los niveles de rendimiento de las máquinas GPU construidas por uno mismo. La aparición de soluciones de GPU en la nube es una de las principales razones por las que cada vez más personas están invirtiendo en el desarrollo de IA, especialmente en modelos de código abierto como Mistral, cuya naturaleza de código abierto está hecha a medida para la “vRAM alquilable” y la ejecución de LLM sin depender de proveedores más grandes, como OpenAI o Anthropic.

 

Costos

 

Dependiendo de las necesidades de la organización o del modelo que se esté entrenando, una solución de GPU en la nube podría resultar más económica, siempre y cuando se necesite un número razonable de horas cada semana. Para proyectos más pequeños y con menos datos, probablemente no sea necesario invertir en un par costoso de H100s, ya que existen soluciones de GPU en la nube disponibles bajo contrato, así como en forma de varios planes mensuales, que van desde los entusiastas hasta las empresas.

 

Rendimiento

 

Existen diversas opciones de GPU en la nube que pueden igualar los niveles de rendimiento de una máquina GPU construida por uno mismo, proporcionando procesadores óptimamente equilibrados, memoria precisa, un disco de alto rendimiento y ocho GPU por instancia para manejar cargas de trabajo individuales. Por supuesto, estas soluciones pueden tener un costo, pero las organizaciones pueden acordar la facturación por hora para asegurarse de que solo pagan por lo que utilizan.

 

Operaciones

 

La principal ventaja de una GPU en la nube frente a una construcción de GPU reside en sus operaciones, con un equipo de ingenieros expertos disponibles para ayudar con cualquier problema y brindar soporte técnico. Una máquina o servidor de GPU en el lugar necesita ser gestionado internamente o una empresa externa necesita gestionarlo de forma remota, lo que conlleva un costo adicional.

Con un servicio de GPU en la nube, cualquier problema como una interrupción de red, actualizaciones de software, cortes de energía, fallos del equipo o espacio insuficiente en el disco se pueden solucionar rápidamente. De hecho, con una solución totalmente administrada, es poco probable que ocurran este tipo de problemas, ya que el servidor de GPU estará configurado de manera óptima para evitar sobrecargas y fallos del sistema. Esto significa que los equipos de TI pueden centrarse en las necesidades principales del negocio.

 

Conclusión

 

La elección entre construir una máquina GPU o utilizar la GPU en la nube depende del caso de uso, siendo los proyectos grandes y con alto intensidad de datos los que requieren un rendimiento adicional sin incurrir en costos significativos. En este escenario, un sistema construido por uno mismo puede ofrecer la cantidad necesaria de rendimiento sin costos mensuales elevados.

Alternativamente, para las organizaciones que carecen de experiencia interna o que no necesitan un rendimiento de alto nivel, puede ser preferible utilizar una solución gestionada de GPU en la nube, donde la gestión y el mantenimiento de la máquina son responsabilidad del proveedor.

****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)**** es una desarrolladora de software y escritora técnica. Antes de dedicarse por completo a la escritura técnica, fue programadora principal en una organización de branding experiencial Inc. 5,000 cuyos clientes incluyen Samsung, Time Warner, Netflix y Sony.

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