La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que las empresas administran y escalan sus cargas de trabajo. Las organizaciones de todas las industrias están automatizando procesos y descubriendo nuevos conocimientos de enormes conjuntos de datos. Sin embargo, para aprovechar esta tecnología avanzada, necesitas una infraestructura que pueda mantener el ritmo de las crecientes demandas de las cargas de trabajo modernas de IA.
Ahí es donde el servidor de inteligencia artificial o el servidor de IA entra en escena. A diferencia de los servidores tradicionales, los servidores de IA están diseñados para acelerar las aplicaciones de inteligencia artificial, ofreciendo el rendimiento y la escalabilidad necesarios para entrenar modelos grandes y ejecutar tareas de inferencia en tiempo real.
Lenovo ofrece una infraestructura de IA líder en la industria que está lista para el espectro completo de entornos empresariales. Ya sea que tu enfoque esté en el centro de datos, en el borde o en la nube, las soluciones de IA de Lenovo, incluidos los servidores ThinkEdge y ThinkSystem, te ayudan a implementar cargas de trabajo con confianza, seguridad y a escala.
Sigue leyendo para aprender qué es un servidor de IA, las capacidades clave que debes buscar en un servidor de IA y cómo la infraestructura de Lenovo puede admitir tu estrategia agresiva de IA.
¿Qué es un servidor de IA?
Un servidor de IA es un sistema informático diseñado específicamente para admitir cargas de trabajo de inteligencia artificial.
Los servidores tradicionales son para tareas de propósito general, como alojar aplicaciones web o procesar transacciones de comercio electrónico. Pero, a diferencia de los servidores de IA, no están diseñados específicamente para satisfacer las crecientes demandas de los proyectos y cargas de trabajo de IA de cómputo intensivo de la actualidad.
La diferencia radica en el hardware. Los servidores de IA están equipados con componentes adicionales de alto rendimiento, como GPU, para acelerar el procesamiento paralelo y manejar cálculos de datos a gran escala. Por lo general, también cuentan con capacidades de refrigeración avanzadas, junto con un alto ancho de banda de memoria y marcos de software especializados. Juntos, hace que los servidores de IA sean ideales para dos funciones críticas de IA: entrenamiento, donde los modelos aprenden de conjuntos de datos masivos, e inferencia, donde esos modelos aplican lo que han aprendido para ofrecer nuevas respuestas, predicciones y conocimientos.
Los servidores de IA preparan a las empresas para desbloquear el potencial más completo de la inteligencia artificial en aplicaciones críticas para el negocio. Los servidores de rack de hoy siempre tendrán un lugar valioso en la configuración de TI, pero se espera que los servidores de IA lideren el camino en la innovación de IA a corto plazo.
Capacidades clave de los servidores de IA
Los servidores de IA de hoy actúan como la piedra angular de las estrategias de IA empresarial. Son compatibles con diversas cargas de trabajo, como entrenamiento de modelos a gran escala, tareas de inferencia en tiempo real y más.
5 capacidades y características críticas de un servidor de IA:
- GPU/CPU de alto rendimiento: el procesamiento del servidor de IA está optimizado para la computación paralela. Esto acelera el trabajo de entrenamiento de modelos complejos, para que puedas beneficiarte más rápidamente de sus nuevas ideas.
- Escalabilidad para cargas de trabajo crecientes: Los servidores de IA pueden escalar verticalmente al agregar hardware más potente u horizontalmente en varios clústeres. Esto te da la flexibilidad a largo plazo que podrías necesitar en el futuro.
- Confiabilidad de nivel empresarial: La eficiencia térmica avanzada (características de reducción de calor y refrigeración) y los componentes redundantes ayudan a los servidores de IA de misión crítica a seguir funcionando como si los necesitas.
- Seguridad y protección de datos: Los servidores de IA equipados con cifrado avanzado y controles de acceso seguro ayudan a proteger la información confidencial tanto durante el entrenamiento como al realizar tareas de inferencia.
- Integración perfecta: Los servidores de IA de Lenovo se integran a la perfección con muchos conjuntos de tecnología empresarial populares, son compatibles con los principales marcos de software de IA y servicios administrados como Lenovo TruScale.
Si lo piensas, los servidores de IA hacen más que acelerar las cargas de trabajo. Ofrecen beneficios comerciales tangibles al ayudarte a implementar y usar aplicaciones de IA de forma más eficiente, confiable y segura.
Servidores de IA frente a servidores de rack tradicionales
Los servidores de rack tradicionales y los servidores de IA (que aún se encuentran en "racks", solo que más grandes y especializados) están diseñados para cosas diferentes. Los servidores de rack son principalmente para informática de propósito general, como alojar aplicaciones y ejecutar bases de datos. Son ampliamente funcionales, pero no están optimizadas para los requisitos avanzados de las cargas de trabajo de IA. En contraste, los servidores de IA están diseñados para las demandas de rendimiento de las tareas de entrenamiento y inferencia de IA súper exigentes de la actualidad. Ayudan a las empresas a implementar aplicaciones y servicios de IA mejor y más rápido y con mayor confiabilidad.
4 diferencias clave entre los servidores de IA y los servidores de rack tradicionales:
- Aceleración de hardware: Los servidores de IA incluyen componentes especializados como GPU para procesamiento paralelo masivo y de alto rendimiento.
- Optimización de la carga de trabajo:Los servidores de rack manejan una amplia variedad de tareas y cargas de trabajo de TI. Los servidores de IA están diseñados para sobresalir en el entrenamiento de modelos, el aprendizaje profundo y el análisis en tiempo real.
- Amplia escalabilidad: Los servidores de IA pueden escalar horizontalmente en varios clústeres y verticalmente al agregar más GPU, por ejemplo. Los servidores de rack regulares también se pueden expandir, pero generalmente con menos densidad de GPU y ancho de banda.
- Manejo de datos: Los servidores de IA están diseñados para el movimiento masivo de datos, por lo que pueden manejar conjuntos de datos enormes de forma eficiente. Los servidores de rack tradicionales también son capaces, pero a escala es posible que no ofrezcan un rendimiento y un procesamiento de datos de nivel de IA.
Pero recuerda, no siempre es un caso de "uno u otro". La mayoría de las empresas aún tendrán ambos tipos de dispositivos en su infraestructura general de TI: servidores de rack para aplicaciones y servicios de uso general; servidores especializados en IA para entrenamiento acelerado de modelos, tareas de inferencia y consultas en tiempo real.
Elegir el servidor GPU adecuado para cargas de trabajo de IA
Las GPU y los servidores de GPU están en el corazón del rendimiento de la IA. Estos potentes chips permiten un procesamiento paralelo masivo, lo que acelera en gran medida la forma en que la IA entrena sus modelos de lenguaje grandes y usa inferencias para tomar nuevas decisiones y predicciones. Sin embargo, hay diferentes opciones de servidor de GPU que debes tener en cuenta antes de tomar una decisión.
5 cosas a considerar al comparar servidores de GPU para IA:
- Tamaño y complejidad del modelo: Los modelos grandes de IA generativa tienden a requerir GPU de gama alta con una gran capacidad de memoria. Si tus necesidades son más modestas, puede ser aceptable usar alternativas menos potentes.
- Rendimiento vs. latencia: Si tu objetivo es entrenar modelos, el consejo típico es optimizar el rendimiento. Si tu objetivo es la inferencia, entonces la velocidad y la baja latencia son clave. [Dado esto, muchos talleres de TI necesitan varios tipos de servidores GPU.]
- Compatibilidad de software: Asegúrate de que tu elección de GPU sea compatible con los marcos de IA que usa tu equipo (ejemplos comunes incluyen TensorFlow, PyTorch, etc.).
- Escalabilidad: Para obtener flexibilidad, busca la capacidad de expandir la capacidad de la GPU a medida que tus cargas de trabajo se intensifican o se multiplican. Dada la rápida forma en que evoluciona la IA, la escalabilidad se considera especialmente crítica.
- Soporte:Siempre discuta las opciones de soporte. Lenovo está listo para ayudarte antes y después de la compra de nuestros innovadores servidores ThinkSystem y ThinkEdge.
La clave es combinar los recursos de GPU que compras con las necesidades específicas de IA de tu empresa, con un plan para crecer cuando y según sea necesario en el futuro.
Requisitos de hardware para inferencia de IA frente a entrenamiento de IA
En general, puedes agrupar las cargas de trabajo de IA en dos categorías: inferencia o entrenamiento. Y, naturalmente, tus objetivos empresariales y las tareas de IA que ejecutas determinarán tus requisitos de servidor de IA.
Entrenar modelos de lenguaje grandes, por ejemplo, implica enseñar a la IA a reconocer patrones al procesar conjuntos de datos grandes. Requiere altos niveles de potencia de cómputo y una gran capacidad de memoria, entre otras características.
Las tareas de IA relacionadas con la inferencia implican el uso de los modelos entrenados para responder preguntas o completar acciones específicas. Para las cargas de trabajo de inferencia, se considera más importante que los servidores de IA estén optimizados para baja latencia y escalabilidad.
Afortunadamente, Lenovo ofrece servidores de IA para manejar todo tipo de cargas de trabajo de IA. Y si bien la disponibilidad de stock varía, generalmente encontrarás GPU de todos los principales fabricantes de GPU en nuestra amplia selección de servidores ThinkSystem y ThinkEdge.
Implementación de borde frente a nube para infraestructura de IA
Las empresas pueden ejecutar cargas de trabajo de IA en la nube, en el borde o usar un enfoque híbrido.
Las plataformas en la nube ofrecen una amplia capacidad computacional. Pero pueden introducir latencia en tus flujos de trabajo y aumentar los costos de transferencia de datos. La implementación de borde, en contraste, acerca las actividades de cómputo a tus datos o fuente de entrada. Esto minimiza la latencia, conserva el ancho de banda y ayuda a proteger la información confidencial.
Tanto las soluciones en la nube como las soluciones perimetrales son altamente efectivas, y cualquiera de las dos opciones puede adaptarse a las necesidades específicas de tu empresa. Es por eso que muchas empresas optan por una solución de infraestructura de IA híbrida. La infraestructura de IA híbrida combina la informática perimetral con los recursos de la nube, lo que te permite procesar información confidencial localmente al tiempo que también aprovecha la capacidad informática agregada de la nube cuando es necesario.
Impulsando la transformación de IA con infraestructura administrada
La infraestructura de IA puede conllevar altos costos debido a sus requisitos avanzados de cómputo y almacenamiento. Pero muchas empresas no quieren invertir tanto solo para comenzar; les gustaría obtener los beneficios de una infraestructura de IA avanzada mientras administran cuidadosamente los gastos iniciales. Para estos clientes, Lenovo ofrece infraestructura como servicio de TruScale.
La infraestructura administrada permite a las empresas implementar capacidades de inteligencia artificial en un modelo de servicio basado en suscripción. Obtienes acceso a la potencia de cómputo que necesitas hoy y luego puedes expandirte cuando tu empresa y tu presupuesto lo permitan.
Además, a medida que crecen tus cargas de trabajo de IA, las soluciones líderes de Lenovo te ayudan a escalar la capacidad del servidor mientras mantienen la salud del sistema. Esto facilita la implementación y simplifica la gestión de la infraestructura para el equipo de TI.
Alineación de la infraestructura de TI con objetivos de IA escalables
La inteligencia artificial está en constante evolución y la infraestructura debe evolucionar con ella.
Es por eso que los servidores de IA de Lenovo pueden escalar con configuraciones de GPU modulares y opciones de implementación flexibles. También ofrecen interoperabilidad con ecosistemas de socios de fabricantes líderes como Intel y AMD.
Por ejemplo, en lugar de reemplazar toda tu infraestructura de IA cada pocos años, puedes expandirte con el tiempo. Esto mantiene tu inversión rentable y relevante a medida que la tecnología mejora, lo que mejora tu capacidad para admitir futuras cargas de trabajo.
Conclusión
Encontrar los servidores de IA adecuados para tu empresa la preparará para prosperar tanto hoy como a medida que la tecnología cambie en el futuro. Y ya sea que ejecutes centros de datos centralizados, implements capacidad de cálculo en el borde o adoptes un enfoque híbrido y administrado, Lenovo puede ayudar.
Con los servidores optimizados para IA y las asociaciones de confianza de Lenovo, obtienes la flexibilidad para escalar de forma segura y el rendimiento para acelerar la innovación. Explora nuestras soluciones de IA líderes en la industria hoy para comenzar.
