Inteligencia Artificial: la infraestructura que necesitas

La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una poderosa herramienta para transformar prácticamente todos los sectores productivos. Pero a medida que las organizaciones se sumergen en el mundo de la IA en busca de sus beneficios, también deben enfrentar nuevos desafíos. La gestión adecuada de las cargas de trabajo, se vuelve esencial para asegurar que la implementación de la IA sea un éxito y se realice de forma segura.

Las empresas deben tener en cuenta la calidad y cantidad de los datos necesarios para alimentar los modelos de IA, así como la capacidad de sus sistemas de procesamiento y almacenamiento para manejar las demandas de cómputo intensivas de la IA. Tienen que hacerlo además en las tres etapas principales que recorren los datos para incorporarse con éxito a un modelo de inteligencia artificial: ingesta, preparación y entrenamiento. En cada una de estas etapas, las empresas tienen que tener en cuenta que las necesidades que exigen estas cargas son cambiantes y que pueden llegar a exigir el máximo de cualquier CPD. Lo vemos con detalle.

Ingesta de datos

La ingesta de datos es un aspecto crucial en las cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA). Para que los algoritmos de IA puedan funcionar de manera efectiva, es esencial contar no sólo con datos de calidad, sino también en cantidades significativas, de modo que se pueda entrenar el modelo con más garantías de éxito. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, tanto estructuradas como no estructuradas, lo que incluye bases de datos, archivos, registros, redes sociales, imágenes, videos y en general cualquier otro elemento que podamos imaginar y se pueda digitalizar.

Ahora bien a la hora de procesar esos datos, si queremos garantizar tanto su integridad cómo su disponibilidad, necesitamos contar con un sistema de almacenamiento altamente confiable. Habitualmente en esta etapa contamos con dos enfoques que suelen convivir en el mismo centro de datos: el Data Lake y el almacenamiento flash.

Un Data Lake (o lago de datos) es un repositorio centralizado que puede almacenar grandes volúmenes de datos de manera escalable y económica. Aquí, los datos se mantienen en su formato original, lo que facilita el acceso y su análisis. Resulta especialmente útil para procesos de análisis y entrenamiento de modelos de IA que requieren conjuntos de datos diversos y masivos. Los costes de almacenamiento de datos han disminuido significativamente en los últimos años, lo que además ha provocado que los Data Lakes sean una opción más accesible y asequible para las empresas de diferentes tamaños.

Por otro lado, el almacenamiento flash es una solución de almacenamiento de gran velocidad, baja latencia y alto rendimiento, que permite acceder a la información rápidamente. Su uso es especialmente interesante cuando se necesita ejecutar procesos de analítica en tiempo real o cuando los datos deben ser accesibles de manera casi instantánea para las aplicaciones de IA.

Preparación de los datos

La preparación de los datos es una etapa crucial en el proceso de inteligencia artificial (IA). Una vez que los datos han sido almacenados, se procede al procesamiento y formateo para que sean aptos para su uso en las fases siguientes.

Durante esta fase, el rendimiento de entrada/salida de archivos en la infraestructura de almacenamiento desempeña un papel fundamental, ya que ahora se enfrenta a una combinación de operaciones de escritura y lectura de información. En esta etapa, los datos son «uniformados» de alguna manera para que sean comprensibles por el modelo y se minimice el número de errores.

Es importante tener en cuenta que, en esta etapa, se realizan diversas tareas, como la limpieza de datos, la transformación de formatos, la normalización y la eliminación de valores atípicos. Todo esto contribuye a obtener un conjunto de datos coherente y cohesivo que maximiza el potencial del modelo de IA.

La preparación de datos es un paso crítico en el éxito de los modelos de IA, ya que la calidad de los datos influye directamente en la precisión y confiabilidad de los resultados finales. Una preparación adecuada permite que el algoritmo(s) pueda extraer patrones y características comunes a ellos, mejorando así su capacidad para realizar tareas complejas y facilitar la toma de decisiones.

Entrenamiento e inferencia

Una vez que los datos han sido formateados adecuadamente, es el momento de introducirlos en las redes neuronales, donde se lleva a cabo el proceso de entrenamiento, conocido comúnmente como machine learning. Durante esta fase, los datos preparados se utilizan para ajustar los parámetros de la red y permitir que la IA aprenda de manera progresiva. Este entrenamiento puede llevarse a cabo en servidores propios o en la nube utilizando servicios como AWS SageMaker, IBM Watson Studio, Google Cloud Vertex AI, entre otros.

El entrenamiento es un proceso iterativo que requiere ajustes y refinamientos. Podemos pensar en la inferencia como la aplicación del conocimiento adquirido durante el entrenamiento. En este sentido, las GPU en los servidores y la infraestructura de almacenamiento juegan un papel crucial debido a la necesidad de baja latencia, alto rendimiento y respuestas rápidas.

A medida que el proceso de entrenamiento se escala para manejar grandes volúmenes de datos y modelos complejos, la carga sobre los sistemas de almacenamiento aumenta significativamente. Esto puede ser especialmente desafiante para aquellos sistemas que no están preparados para enfrentar cargas de trabajo de IA. Por lo tanto, es esencial considerar detenidamente si nuestra plataforma de almacenamiento puede manejar las necesidades específicas de la carga de trabajo, alineadas con los objetivos que queremos alcanzar.

Para ayudar a las empresas a procesar de una forma mucho más eficiente sus cargas de trabajo y sus modelos de IA, pone en sus manos los nuevos servidores HPE Proliant Gen 11 con procesadores AMD EPYC.

HPE ProLiant: la plataforma inteligente

Los procesadores AMD EPYC ofrecen un rendimiento excepcional en aplicaciones de cómputo intensivo, incluyendo cargas de trabajo de inteligencia artificial y análisis de datos. Gracias a su arquitectura de múltiples núcleos y subprocesos, los procesadores EPYC pueden manejar eficientemente tareas paralelas y grandes conjuntos de datos, lo que los hace ideales para aplicaciones críticas que requieren un procesamiento rápido y eficiente.

Al mismo tiempo, los servidores HPE ProLiant Gen11 son conocidos por su capacidad de escalabilidad, permitiendo a las compañías ampliar sus recursos de manera flexible y adaptarse a las necesidades cambiantes, por no hablar que facilitan su integración en una estructura de nube híbrida en caso de ser necesario.

HPE ofrece además en este aspecto sistemas optimizados y ajustados específicamente para escalar la producción de IA en toda la organización, resolviendo los desafíos más importantes para que los proyectos de inteligencia artificial sean efectivos y sencillos de gestionar. ¿Quieres saber más? ¡Descárgate de forma gratuita nuestro whitepaper “HPE ProLiant Gen11: transforma tu centro de datos”!

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