HPC y AI: el dúo poderoso en TI

Las soluciones impulsadas por la AI amplían nuestra capacidad para abordar desafíos complejos a gran escala, al convertir los datos brutos en información útil a una velocidad sin precedentes.Cuando las empresas combinan las capacidades de la AI con la informática de alto rendimiento (HPC), están preparadas para beneficiarse de capacidades de cómputo y análisis incomparables que allanan el camino para tomar decisiones más nítidas, tener mayor eficiencia y lograr una gran precisión en la planificación.La HPC y la AI son capaces de acelerar nuestra capacidad para resolver problemas y catalizar innovaciones revolucionarias en sectores como la salud, las finanzas y el transporte.

Casos de uso de HPC y AI

Industrias como la salud y la genómica hace mucho tiempo usan la HPC para el diagnóstico aumentado y el análisis predictivo.En finanzas, la HPC ayuda con el monitoreo de acciones en tiempo real y las operaciones automatizadas para determinar el riesgo y las oportunidades.Mientras tanto, la industria del petróleo y el gas utiliza la HPC para localizar reservas, perforar pozos y acelerar la producción.

Muchas otras industrias pronto combinarán las capacidades de la HPC con la AI también.Las ciudades inteligentes usarán el machine learning impulsado por HPC para mejorar la gestión del tráfico, monitorear el uso de energía, mantener la calidad del agua y el aire, y optimizar las operaciones.Las organizaciones de medios, entretenimiento y diseño usarán la HPC para representar efectos especiales, simular escenarios de prueba y reducir los costos de producción.

Ventajas de usar la HPC para cargas de trabajo de AI

La integración de soluciones de HPC y AI ofrece numerosos beneficios.A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo esta combinación puede tener un impacto real en la actualidad:

• Entrenamiento de modelos más rápido: la HPC reduce el tiempo que lleva entrenar modelos de aprendizaje profundo, en especial, arquitecturas modernas con millones o miles de millones de parámetros, lo que lleva a una implementación más rápida de las aplicaciones de AI.
• Paralelismo y concurrencia: la HPC permite a los investigadores entrenar simultáneamente múltiples configuraciones de modelos, lo que optimiza la recuperación y la precisión.
• Mayor precisión: con más potencia informática, los investigadores pueden experimentar con modelos, arquitecturas y técnicas que tengan más complejidad, lo que puede dar lugar a un mejor rendimiento del modelo.
• Escalabilidad mejorada: la HPC ofrece soluciones de almacenamiento de alto ancho de banda y baja latencia, jerarquías de memoria avanzadas, cachés de alta velocidad e interconexiones de red, lo que permite una comunicación rápida para el aprendizaje profundo distribuido y las cargas de trabajo de AI paralelizadas.
• Ahorro de costos: la HPC tiene la capacidad de entrenar modelos más rápido e impulsar la innovación, lo que reduce los costos de experimentación dentro de un corto período de tiempo y compensa la inversión inicial.
• Desarrollo optimizado: los ambientes de HPC fomentan la innovación y ayudan a que expertos de diferentes campos interactúen, lo que prepara el camino para lograr una colaboración más sencilla.
• Confiabilidad y disponibilidad: las aplicaciones críticas en los vehículos sanitarios, financieros y autónomos se benefician de los mecanismos de redundancia y fallas de la HPC, lo que garantiza alta disponibilidad y confiabilidad.

El futuro de la HPC y la AI

A medida que continúan los avances tecnológicos, la HPC se vuelve más accesible para aquellas organizaciones que tradicionalmente han tenido presupuestos modestos, y se ve un auge en la demanda de la HPC en aplicaciones relacionadas con la AI.Más que nunca, se necesitará HPC y AI para impulsar el crecimiento en la mayoría de las industrias.En general, la integración de las tecnologías HPC y AI brinda a las empresas resultados más rápidos y precisos, lo que les permite tomar decisiones más inteligentes y experimentar un crecimiento sostenible.

HPC en la nube

El cómputo en la nube facilita la colaboración, la escalabilidad y proporciona seguridad y facilidad de uso para los expertos en dominios que acceden a arquitecturas de cómputo complejas, lo que les permite a los investigadores maximizar su inversión en recursos informáticos.Según Hyperion, el mercado de HPC está experimentando un crecimiento significativo y se prevé que alcance más de $50,000 millones para 2026.La HPC basada en la nube también está en auge, y más compradores pasan de compras en las instalaciones a la nube.

Se espera que el mercado de la HPC en la nube pública alcance los $11,000 millones en 2026, en donde una parte significativa de los ingresos se destinará a componentes de almacenamiento y los dos tercios restantes se destinarán a instancias de cómputo, licencias de software, servicios y otros costos asociados a la ejecución de las cargas de trabajo de HPC.

Al mismo tiempo, la HPC en la nube privada se está volviendo cada vez más popular para las cargas de trabajo que demandan mucho cómputo y memoria de la GPU.Ofrece beneficios tales como menos necesidad de contar con grandes ambientes informáticos, calefacción, refrigeración y espacio.Las empresas emergentes y aquellas de larga trayectoria se benefician de los requisitos que plantean menor espacio y refrigeración derivados de las arquitecturas de la HPC.

La mayoría de las empresas encontrarán que una combinación de soluciones de nube pública y privada será ventajosa para su uso con cargas de trabajo de HPC estáticas.Ejecutar cargas de trabajo de producción 24x7x365 en una nube privada puede ser más rentable, al tiempo que permite la capacidad de ráfaga y la experimentación rápida asociadas con la nube pública.

El uso de una nube privada proporciona una mayor seguridad y soberanía sobre los datos, ya que permite el control sobre la arquitectura del servidor y el flujo de datos.Las cargas de trabajo de HPC que no se pueden escalar de forma elástica son menos costosas de ejecutarse en una nube privada, lo que la convierte en una opción viable y rentable para ciertos casos de uso.

Sin embargo, las opciones de nube pública para la HPC también tienen sus ventajas.Por ejemplo, la plataforma Rackspace Data Freedom les permite a los usuarios separar el almacenamiento de los recursos de cómputo de la nube pública, lo que libera a los datos de la organización de los cargos por egreso de datos impredecibles y a menudo sustanciales.Esta disposición facilita la creación de una solución híbrida en la que los datos se pueden compartir entre múltiples nubes públicas a hiperescala y una solución de nube privada.

Aprovechar la HPC en la nube pública ofrece los beneficios de un bajo costo de entrada, alta disponibilidad y fácil escalabilidad para cargas de trabajo variables.Los servicios basados en la nube como Amazon EC2 Elastic Compute Cloud, Azure Batch de Microsoft y Cloud HPC Toolkit de Google les permiten a los usuarios personalizar sus ambientes de HPC.Las ofertas de código abierto como OpenStack también se usan para crear y administrar aplicaciones de HPC basadas en la nube.

HPC y sus iniciativas ecológicas

Muchos asumirían que la unión de las iniciativas ecológicas y la HPC tiene algunos conflictos inherentes, y casi todos derivan de la energía que se necesita para impulsar estas soluciones.Y esa suposición es correcta.Los expertos plantean inquietudes, como en este estudio de investigación que equipara la huella de carbono de un solo modelo grande de procesamiento de lenguaje natural (NPL) con la de cinco autos a lo largo de su vida útil.

Pero existen numerosos enfoques para abordar estas inquietudes.En lo que respecta a la infraestructura, mantenga su enfoque en encontrar soluciones de refrigeración eficientes.Y en lo que respecta al suministro, busque proveedores de energía que puedan venderle servicios que se generen a partir de fuentes renovables comprobables.También puede reforzar su atención en los esfuerzos de reducción de carbono en toda su organización.Estos esfuerzos pueden incluir medir y rastrear su huella de carbono, reducir el consumo en su centro de datos o reevaluar su huella de almacenamiento.

Hitos de la HPC que veremos en un futuro cercano

Con vistas al futuro, esperamos ver varios desarrollos nuevos en HPC, que incluyen:

• Computación a exaescala: La supercomputadora Frontier HPE Cray de Oak Ridge National Laboratory se convirtió en la primera en llegar a la escala de exaflops en 2021.Un exaflop se refiere a sistemas informáticos que pueden ejecutar un trillón de operaciones de punto flotante por segundo.
• Arquitecturas avanzadas: innovación continua en la integración de CPU, GPU y otros aceleradores como TPU y FPGA.Los diseños basados en chiplets permiten combinar componentes modulares en un solo paquete, lo que simplifica los requisitos de cómputo distribuido para grandes modelos de AI.
• Hardware optimizado para AI: más soluciones de HPC cuentan con aceleradores de AI en chips y redes para entrenamiento e interferencias profundas de redes neuronales.
• Rendimiento de la energía: como se mencionó anteriormente, con el aumento de la potencia de los sistemas de HPC, existe la necesidad de una mayor eficiencia energética.Medidas como usar GPU de baja potencia, sistemas de refrigeración avanzados, fuentes de energía renovables, comprimir el número de núcleos en un chip y desarrollar modelos de software e inteligencia artificial que requieran menos cómputo contribuirán a soluciones de HPC más ecológicas.
• Innovaciones de software: la mejora del hardware y la eficiencia energética impulsan el desarrollo de software fácil de usar y paradigmas de cómputo distribuido, lo que permite la creación de nuevas soluciones que antes no eran posibles.
• Informática cuántica: se espera que los avances en el desarrollo de qubits tolerantes a fallas den lugar a sistemas cuánticos útiles que puedan integrarse con ambientes de HPC tradicionales o reemplazarlos.

En general, el futuro de la HPC es testigo de avances en rendimiento, eficacia energética, integración de AI e innovación de software, lo que permite soluciones de cómputo más potentes y sostenibles.

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