Por David Bitton, director global de estrategia de productos, nube y M&E en Hypertec

Durante los últimos años, el cambio de las aplicaciones de machine learning (ML) de nicho a la adopción generalizada de la IA generativa (GenAI) mediante modelos de lenguaje grandes (LLM) ha aumentado significativamente la demanda de GPU potentes. Este rápido crecimiento ha puesto a prueba la capacidad de los fabricantes para satisfacer esta demanda, especialmente evidente con la escasez de suministros como las GPU de Nvidia (H100), lo que ha desencadenado una carrera competitiva entre las empresas para conseguir estas GPU para su expansión.

Durante el último año, las inversiones sustanciales en GenAI han presionado a los fabricantes para que reconfiguraran sus cadenas de suministro. A pesar de las mejoras en la disponibilidad de GPU, el enfoque principal se ha desplazado hacia la adquisición de la infraestructura y la energía necesarias para alojar y dar soporte a estos grandes clústeres de IA. En consecuencia, el desafío actual radica en asegurar el espacio físico y garantizar la capacidad energética suficiente para implementar y operar rápidamente estas extensas infraestructuras de IA.

Capacidad energética: Soluciones innovadoras para una IA sostenible

Los centros de datos utilizan una parte sustancial de los recursos energéticos del mundo. Según el informe anual sobre electricidad de la Agencia Internacional de la Energía (AIE), los centros de datos consumieron 460 teravatios-hora (TWh) en 2022, lo que representa el dos por ciento del uso mundial de electricidad, una cifra que se duplicará para 2026. Con la aparición de GenAI, se espera que las demandas energéticas se dupliquen pronto.

Afortunadamente, los centros de datos están afrontando activamente los desafíos que supone dar soporte a estas nuevas estructuras en términos de energía y refrigeración. Están explorando cada vez más soluciones innovadoras y sostenibles, como la refrigeración líquida directa al chip y los métodos de refrigeración por inmersión. Estos avances mejoran la eficiencia y promueven la sostenibilidad medioambiental en las operaciones de los centros de datos.

Modelos de precios: cómo equilibrar el coste y el rendimiento

Hoy en día, ingresar al campo de la IA requiere una inversión significativa, especialmente en el almacenamiento y el consumo de GPU por hora necesarios para el entrenamiento o la inferencia con LLM. Hay dos tipos principales de consumidores en este espacio:

• Usuarios esporádicos a pedido: estas personas o empresas desarrollan pequeñas aplicaciones de IA o perfeccionan los LLM con pequeños conjuntos de datos. Por lo general, trabajan con grandes hyperscalers por su facilidad de uso y rápida disponibilidad a pedido.
• Grandes consumidores: estas entidades pueden desarrollar y entrenar grandes LLM durante períodos prolongados utilizando conjuntos de datos extensos u operar grandes servicios de IA de plataforma como servicio (PaaS). A menudo, eligen proveedores especializados de infraestructura como servicio (IaaS) como Hypertec Cloud. Las principales razones para optar por estos proveedores en lugar de los hyperscalers son una cartera más completa, una mayor flexibilidad y costos más bajos, que son fundamentales cuando se necesita una infraestructura de IA extensa y rápida durante períodos prolongados.

Inteligencia artificial sostenible: priorizar la responsabilidad medioambiental

Se prevé que GenAI aumente significativamente el consumo de energía en los centros de datos de todo el mundo. Este crecimiento presenta desafíos para brindar soporte y refrigeración eficientes a estos grandes clústeres. A medida que la IA continúa avanzando en todos los sectores, priorizar las prácticas sostenibles se vuelve crucial para garantizar que sus beneficios no dañen el planeta.

Para minimizar el impacto ambiental, existen varias prácticas eficaces, entre ellas, el uso de hardware de bajo consumo energético, la construcción de centros de datos con sistemas de refrigeración avanzados alimentados por fuentes de energía renovables y la optimización de algoritmos con técnicas de compresión de modelos durante el desarrollo de los LLM.

Hypertec Cloud hace hincapié en la infraestructura energéticamente eficiente, integrando soluciones de refrigeración innovadoras tanto en hardware como en centros de datos. Nuestro objetivo es reducir el consumo de energía y agua, al tiempo que reutilizamos el exceso de calor generado por las cargas de alta potencia para calentar invernaderos y vecindarios. La integración temprana de estas medidas de sostenibilidad es esencial para que las empresas de IA mitiguen el impacto ambiental de GenAI.

Conclusión

El rápido crecimiento de la IA presenta oportunidades y desafíos. Garantizar una alta disponibilidad, gestionar las demandas de energía, equilibrar los costos con el rendimiento y priorizar la sostenibilidad son aspectos fundamentales para aprovechar todo el potencial de la IA de manera responsable. La adopción de prácticas innovadoras y sostenibles nos permite superar estos desafíos y garantizar que la IA siga impulsando el progreso sin comprometer el futuro de nuestro planeta.