En los últimos años, la IA ha ido ganando más y más presencia en la vida de la mayoría de las personas, especialmente tras la llegada de los chatbots con inteligencia artificial generativa. Esta tendencia se observa en prácticamente todas las áreas, desde lo personal, para responder correos electrónicos o interactuar de manera entretenida, hasta en entornos mucho más profesionales, como aumentar la productividad en las empresas, solucionar la falta de mano de obra e incluso crear nuevos empleos.
Para aprovechar y democratizar las capacidades de la IA, se requieren componentes capaces de ejecutar múltiples procesos, para lo cual se utilizan Unidades de Procesamiento Gráfico, mejor conocidas como GPUs, que debido a su arquitectura, permiten manejar un mayor número de cálculos que los procesadores, o CPUs.
¿Por qué utilizar GPU para impulsar la IA actual?
Aquí surge la gran pregunta, ¿por qué usar GPU y no CPU para la IA?
La GPU tiene miles de núcleos que permiten ejecutar procesos en paralelo, así como un mayor número de transistores, lo que la hace ideal para realizar cálculos matemáticos y geométricos más difíciles. En otras palabras, las GPUs son capaces de realizar cálculos técnicos más rápido y con mayor eficiencia energética, ofreciendo así un mejor rendimiento para el entrenamiento de la IA. Esto se debe a que las IAs se basan en el modelo de red neuronal, es decir, capas de ecuaciones matemáticas que, inspiradas en el comportamiento del cerebro humano, se mejoran continuamente aprendiendo de sus errores. Es aquí donde las GPUs pueden ser mejor aprovechadas, ya que al contener miles de núcleos, funcionan como "pequeñas calculadoras", trabajando en paralelo para analizar las matemáticas detrás de un modelo de IA.
A medida que pasan los años y se desarrollan modelos de IA más complejos, también se requieren nuevas GPUs con más memoria y con técnicas optimizadas que permitan almacenar inteligencias artificiales en una o más tarjetas gráficas.
La GPU en la nube es la elección ideal para la IA actual
Para satisfacer la necesidad de componentes capaces de seguir el ritmo de la potencia de procesamiento, existen soluciones como Vultr Cloud GPU, que, con un amplio catálogo de chips NVIDIA GPUs, incluyendo la H100 y H200 Tensor Core GPU, permiten a las empresas impulsar de manera eficiente el rendimiento de la IA y el aprendizaje automático.
El Vultr Cloud GPU, acelerado por NVIDIA, ofrece clusters que pueden ser utilizados para IA a gran escala y en forma de máquinas virtuales. Esto permite evitar las tareas de configuración de controladores y licencias, para ofrecer "acceso directo a la potencia bruta para cualquier tarea computacional". Vultr Cloud GPU tiene un amplio catálogo de GPUs de NVIDIA, diseñadas para cada una de las tareas necesarias.
Por ejemplo, el NVIDIA GH200 Grace Hopper™ Superchip, que cuenta con NVIDIA NVLink-C2C y ofrece una conexión coherente de alta banda ancha de 900GB/s entre la CPU NVIDIA Grace y la GPU NVIDIA Hopper, se ofrece para aplicaciones de IA a gran escala, entrenamiento e inferencia de modelos, análisis de datos y computación de alto rendimiento (HPC); y las NVIDIA H100 y H200 Tensor Core GPUs permiten acelerar las cargas de trabajo de inteligencia artificial, análisis de datos y HPC. También están las NVIDIA A100 Tensor Core GPUs, que permiten acelerar la simulación, el análisis de datos y la IA; además de las NVIDIA L40S GPUs, enfocadas en impulsar cargas de trabajo de IA y gráficos en centros de datos.
Por último, están las NVIDIA A40 GPUs, que combinan gráficos profesionales con capacidades de computación e IA para "abordar los desafíos científicos, creativos y de diseño de hoy en día"; y las NVIDIA A16 GPUs, junto con la tecnología NVIDIA Virtual GPU, diseñadas para acelerar escritorios virtuales con la mejor experiencia de usuario posible.
Las ventajas de Vultr Cloud GPU
Además de la amplia gama de productos NVIDIA, Vultr Cloud GPU ofrece un sistema de escalabilidad que puede adaptarse a las necesidades de cada empresa en cualquier momento. Ya sea necesario aumentar la capacidad de procesamiento, esta solución permite hacerlo "sin esfuerzo" y a solicitud de cada empresa. Vultr Cloud GPU también representa un avance en rentabilidad, ya que es fácil asignar más o menos recursos para pagar solo por la potencia de cómputo utilizada. Todo esto con una brutal facilidad de uso, ya que Vultr Cloud GPU ofrece implementaciones preconfiguradas, paneles de control optimizados y acceso a APIs que simplifican la ejecución de la tecnología. Y por si fuera poco, Vultr cuenta con una enorme infraestructura en todo el mundo, con hasta 32 ubicaciones y servidores dedicados en México, Estados Unidos y Europa que permiten la creación y escalamiento de la infraestructura con baja latencia.
Obtén crédito gratuito para probar las capacidades de Vultr
Los servicios de Vultr Cloud GPU pueden alquilarse por tiempo, con precios que van desde $43 al mes por el uso de 2 GB de RAM de GPU en NVIDIA A16 para escritorios virtuales y estaciones de trabajo, hasta $14,000 al mes por 640 GB de RAM de GPU para su uso en cargas de trabajo de IA de mayor rendimiento, análisis de datos y HPC.
Pero puedes probar las capacidades de Vultr Cloud GPU u otros servicios de Vultr de forma gratuita. Solo ve al sitio web oficial del servicio y crea una cuenta, y recibirás $250 en créditos para experimentar lo que es acceder a una nube poderosa disponible en todas partes.
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