Mientras el debate sobre la inteligencia artificial generalmente se centra en su capacidad para hacer cosas sorprendentes como escribir, crear imágenes o programar, hay una conversación menos visible pero crucial en marcha: la elección de la unidad de procesamiento gráfico (GPU) adecuada para soportar estas operaciones sin que los costos se eleven, la latencia se dispare, o el rendimiento se detenga por un cuello de botella inesperado.
En este ámbito, tres grandes nombres dominan la escena: NVIDIA A100, H100 y H200. Aunque a primera vista podrían parecer una progresión lógica de potencia, la realidad es que la GPU «más nueva» no siempre es la mejor opción. Aquí, factores como el tipo de carga, el tamaño del modelo y el nivel de paralelismo determinan cuál de estas GPUs se adaptará mejor a las necesidades de un proyecto.
El rendimiento de estas GPUs no solo se mide en términos de rapidez. En la práctica, se decide a través de tres factores fundamentales que a menudo compiten entre ellos: el cómputo, la memoria, y la interconexión. Cada uno afecta de manera diferente el rendimiento dependiendo de las cargas de trabajo específicas.
En aplicaciones que dependen del cómputo, la GPU actúa como una cocina eficiente donde más fogones y motores más potentes resultan en una cocción más rápida. Por otro lado, en tareas dominadas por la memoria, la GPU se asemeja a un almacén, donde de nada sirve la rapidez si los ingredientes llegan tarde o no hay suficiente espacio para ellos.
Las especificaciones técnicas de A100, H100 y H200 revelan sus capacidades y limitaciones. La A100, aunque veterana, continúa siendo importante gracias a su equilibrio, especialmente en inferencias y entrenamientos de nivel medio. Sin embargo, en despliegues más actuales, las limitaciones de memoria y ancho de banda se vuelven evidentes.
Con H100, el salto va más allá de la pura velocidad. Esta GPU es atractiva por su capacidad para manejar transformadores modernos. A través de formatos como FP8, permite mejorar el rendimiento y eficiencias en ciertos escenarios, siempre y cuando el software esté optimizado para ello.
Por otro lado, H200 se presenta como una versión potenciada de H100 en memoria. Esta GPU no representa un cambio arquitectónico radical, pero su mayor capacidad de memoria y ancho de banda la hace ideal para modelos más grandes y contextos largos, permitiendo menos complejidad y mejor rendimiento en proyectos donde la memoria es el factor limitante.
La elección entre H100 y H200 generalmente depende de responder con sinceridad preguntas clave sobre el tamaño de los modelos, la concurrencia y la demanda de memoria. En ocasiones, H200 se convierte en la opción más económica en el coste total al requerir menos GPUs, evitando así una infraestructura más compleja.
Todo este análisis apunta a una realidad subyacente: la IA está llevando la infraestructura de hardware a nuevos límites. No basta con tener el mejor chip; la memoria, el consumo, la refrigeración, y el coste operativo son ahora igual de importantes. La elección correcta de GPU es aquella que atenúa el cuello de botella particular del proyecto, no necesariamente la más nueva del mercado.
