Optimice la gestión del ROI y los costes de su infraestructura de IA
La inteligencia artificial (IA) está desatando una nueva ola de disrupción digital, transformando sectores enteros con avances innovadores que requieren enormes cantidades de infraestructura informática cara. Administrar el flujo de trabajo de manera eficiente y maximizar el gasto en cargas de trabajo críticas es crucial para el ROI.
Puntos problemáticos comunes para
Inversión en infraestructura de IA
Si no administra activamente sus cargas de trabajo de IA, es probable que esté gastando de más. Sin una administración de costos adecuada, los clústeres suelen ponerse en marcha y dejarlos en funcionamiento, lo que aumenta los costos, mientras que el aprovisionamiento insuficiente de los recursos puede retrasar aún más los proyectos y no ofrecer un valor óptimo. Estos riesgos aumentan cuando varios usuarios o grupos acceden a varios sistemas.
Altos costos iniciales
La infraestructura de IA (hardware, software y servicios en la nube) puede ser costosa y requerir una inversión inicial significativa.
Costos de integración
La integración de los sistemas de IA con la infraestructura y los procesos existentes puede resultar compleja y costosa.
Problemas de calidad de datos
Los modelos de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan, y la mala calidad de los datos puede provocar predicciones inexactas y un rendimiento deficiente.
Escasez de talento
Muchas organizaciones carecen del personal necesario con habilidades y experiencia en IA, lo que dificulta la implementación y la gestión de proyectos de IA.
La red es la plataforma y la oportunidad para un mejor ROI
Las cargas de trabajo de entrenamiento de IA están altamente interconectadas (se ejecutan a la velocidad de la conexión más lenta) y se ejecutan en un bucle continuo de computación, sincronización y comunicación. Una conexión lenta puede ralentizar el rendimiento de toda la carga de trabajo de entrenamiento de la IA. De hecho, hasta el 30% del tiempo dedicado a la formación en inteligencia artificial y aprendizaje automático se dedica a esperar a que la red responda.
Dado el importante coste de la infraestructura de IA, incluso las pequeñas mejoras en el rendimiento de la red son valiosas.
La red de alto ancho de banda y baja latencia es crucial para las cargas de trabajo de IA
La latencia de la red es el tiempo que tardan los datos en viajar a través de una red; en concreto, para los modelos de IA procesar los datos y proporcionar resultados puede ser un cuello de botella crítico, especialmente para las aplicaciones en tiempo real.
El alto ancho de banda y la baja latencia proporcionan:
1. Computación distribuida sincrónica: Al entrenar modelos en varias GPU, la sincronización entre nodos requiere una transferencia de datos rápida con una latencia mínima para evitar cuellos de botella.
2. Grandes volúmenes de datos: Los modelos de IA, especialmente durante el entrenamiento, procesan conjuntos de datos masivos, lo que requiere un gran ancho de banda para transferir datos rápidamente entre las GPU y los sistemas de almacenamiento.
3. Procesamiento en tiempo real: Para las aplicaciones de IA, como los vehículos autónomos o el análisis de vídeo en directo, la baja latencia es esencial para garantizar las respuestas inferidas por la IA.
4. Complejidad del modelo: A medida que los modelos de IA se hacen más grandes y complejos, aumentan las necesidades de transferencia de datos, lo que enfatiza aún más la necesidad de un gran ancho de banda.
El rendimiento inadecuado de la red conduce a:
1. Modelo más lentoSlower model training data processing and time-to-value.
2. Rendimiento reducido repercutiendo en la experiencia del usuario.
3. Cuellos de botella lo que lleva a una utilización ineficiente de los recursos.
Se requiere una baja latencia de red para lograr un ROI óptimo de la infraestructura
La baja latencia de la red tiene un impacto significativo en el retorno de la inversión (ROI) al permitir cargas de trabajo más rápidas y eficientes que conducen a un aumento de la productividad, una reducción de los costos, un aumento de la ventaja competitiva, operaciones fluidas en tiempo real y una mayor satisfacción de los usuarios y clientes.
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Aceleramos el tiempo de obtención de valor basando las arquitecturas de los sistemas en un conjunto comprobado de diseños que se han validado a escala en numerosas implementaciones de producción.
El costo de la infraestructura de IA depende de las cargas de trabajo con uso intensivo de cómputos, los requisitos de GPU/TPU, el almacenamiento de alto rendimiento y las continuas demandas de energía y refrigeración. Comprenderlos ayuda a optimizar las inversiones a largo plazo.
Mediante la consolidación de la carga de trabajo, el dimensionamiento correcto de los recursos y el aprovechamiento de las arquitecturas híbridas o periféricas, las organizaciones pueden reducir los costos y maximizar el ROI de las inversiones en infraestructura de IA.
La optimización de costos implica el aprovisionamiento dinámico de recursos, el uso de estándares abiertos y la aplicación de monitoreo activo para minimizar el sobreaprovisionamiento y el desperdicio de energía.
Realice un seguimiento de las métricas de rendimiento, como el tiempo de reloj de pared de entrenamiento de modelos, el tiempo de actividad del sistema, la utilización de los recursos y los KPI empresariales vinculados a los resultados de la inferencia de la IA para evaluar el ROI con precisión.
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