La creciente importancia de la inteligencia artificial (IA) ha convertido la infraestructura tecnológica en un tema de relevancia estratégica crucial. La decisión sobre cómo entrenar modelos fundacionales, afinar LLMs multilingües o servir inferencias de baja latencia no se reduce a simples comandos. Es esencial entender cómo se ejecutan estas tareas, dónde residen los datos y qué capa de software o hardware mediará entre las GPU y el framework.
La discusión sobre elegir bare metal o virtualización para IA ha ganado relevancia en los comités de arquitectura. Aunque la respuesta varia según el contexto, detallamos los aspectos de rendimiento, eficiencia, aislamiento, operación y costes para proporcionar un análisis exhaustivo.
En términos de rendimiento, la infraestructura bare metal, que permite acceso directo al hardware sin intervención de hipervisores, generalmente ofrece resultados superiores. Esto se debe a que minimiza la latencia y optimiza la comunicación interna del sistema. En cambio, la virtualización, a pesar de proporcionar una mejor utilización de recursos, puede introducir una variabilidad en el rendimiento, particularmente notable cuando se utilizan soluciones de GPU compartida.
El impacto de la interconexión GPU-GPU y la configuración de la topología adecuada también es crucial. Bare metal permite una precisión milimétrica en estos aspectos, lo que se traduce en mejoras notables en el rendimiento de IA, especialmente en entornos de entrenamiento distribuido y de gran envergadura.
La seguridad y el aislamiento son también consideraciones importantes en esta discusión. Bare metal ofrece aislamiento físico, lo cual es una gran ventaja en sectores regulados que manejan datos sensibles. Por otro lado, la virtualización permite un entorno multi-tenant, proporcionando políticas de aislamiento, aunque esto requiere controles adicionales para cumplir con las normativas.
En cuanto a eficiencia energética, bare metal nuevamente se destaca al reducir las capas de operación y pérdidas integradas, mejorando el consumo energético. Sin embargo, la virtualización ofrece mayor flexibilidad y elasticidad, permitiendo un mejor aprovechamiento de los recursos en diversas situaciones.
La operación en entornos bare metal puede ser más compleja, requiriendo un profundo conocimiento técnico y una gestión detallada. Por otro lado, la virtualización simplifica ciertos procesos operativos, aunque introduce la necesidad de gestionar la capa adicional del hipervisor.
Finalmente, en términos de costes, el análisis se centra en el costo total de propiedad (TCO) más allá del simple precio por hora. Bare metal puede ofrecer un mejor costo por resultado cuando la GPU es el cuello de botella, mientras que la virtualización maximiza la ocupación y el autoservicio, aunque podría incurrir en costes adicionales por minuto/horas si no se gestiona adecuadamente el overhead.
La elección entre bare metal y virtualización debe basarse en medir €/resultado y kWh/trabajo en lugar de €/hora. La ingeniería de infraestructura desempeñará un papel crucial para convertir los vatios en valor con el mínimo ruido operativo en el futuro de la IA.
