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 a partir 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 de IA modernas.
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 todo el espectro 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, que incluyen los servidores ThinkEdge y ThinkSystem, te ayudan a implementar cargas de trabajo con confianza, seguridad y a escala.
Sigue leyendo para saber qué es un servidor de IA, las capacidades clave que debes buscar en un servidor de IA y cómo la infraestructura de Lenovo puede apoyar tu estrategia de IA agresiva.
¿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 seguir el ritmo de las crecientes demandas de los proyectos y cargas de trabajo de hoy en día que requieren muchos recursos de cómputo.
La diferencia está en el hardware. Los servidores de IA están equipados con componentes adicionales de alto rendimiento, como las 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 de IA críticas: 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 e información.
Los servidores de IA preparan a las empresas para desbloquear todo el potencial de la inteligencia artificial en aplicaciones críticas para el negocio. Los servidores de rack de hoy siempre tendrán un lugar valioso en los entornos de TI, pero se espera que los servidores de IA lideren 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 empresariales. Admiten diversas cargas de trabajo, como el entrenamiento de modelos a gran escala, tareas de inferencia en tiempo real y más.
5 capacidades y funciones 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 en crecimiento: Los servidores de IA pueden escalar verticalmente al agregar hardware más potente u horizontalmente en múltiples clústeres. Esto te ofrece la flexibilidad a largo plazo que podrías necesitar en el futuro.
- Confiabilidad de nivel empresarial: La eficiencia térmica avanzada (funciones de reducción de calor y refrigeración) y los componentes redundantes ayudan a los servidores de IA de misión crítica a seguir funcionando como tú 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 cuando se realizan tareas de inferencia.
- Integración fluida: Los servidores de IA de Lenovo se integran a la perfección con muchos paquetes tecnológicos empresariales populares, lo que admite los principales marcos de software de IA y servicios administrados como Lenovo TruScale.
Si lo piensas bien, los servidores de IA hacen más que acelerar las cargas de trabajo. Ofrecen beneficios empresariales tangibles al ayudarte a implementar y usar aplicaciones de IA de forma más eficiente, confiable y segura.
Servidores de IA vs. servidores de rack tradicionales
Los servidores de rack tradicionales y los servidores de IA (que todavía se encuentran en «racks», solo que son más grandes y especializados) están diseñados para diferentes cosas. Los servidores de rack son principalmente para computación de propósito general, como hospedar aplicaciones y ejecutar bases de datos. Son ampliamente funcionales, pero no están optimizadas para los requisitos avanzados de las cargas de trabajo de IA. Por el contrario, los servidores de IA están diseñados para las demandas de rendimiento de las tareas de entrenamiento e inferencia de IA superexigentes de hoy en día. 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 un procesamiento paralelo masivo y de alto rendimiento.
- Optimización de la carga de trabajo:Los servidores en 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 tanto horizontalmente en múltiples clústeres como 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 de datos masivo para que manejen conjuntos de datos enormes de forma eficiente. Los servidores de rack tradicionales también son capaces, pero a escala pueden no ofrecer un rendimiento y un procesamiento de datos a nivel de IA.
Pero recuerda que no siempre es una cuestión de “uno o otro”. La mayoría de las empresas todavía tendrán ambos tipos de dispositivos en su infraestructura de TI en general: servidores en rack para aplicaciones y servicios de propósito 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 GPU están en el corazón del rendimiento de IA. Estos potentes chips permiten un procesamiento paralelo masivo, lo que acelera enormemente la forma en que la IA entrena sus modelos de lenguaje grandes y utiliza la inferencia para tomar nuevas decisiones y predicciones. Sin embargo, hay diferentes opciones de servidor 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 de IA generativos grandes tienden a requerir GPU de gama alta con gran capacidad de memoria. Si tus necesidades son más modestas, puede ser aceptable usar alternativas menos potentes.
- Capacidad de procesamiento 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, muchas tiendas de TI necesitan múltiples tipos de servidores GPU.]
- Compatibilidad de software: asegúrate de que tu elección de GPU sea compatible con los marcos de IA que utiliza 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 la IA evoluciona, la escalabilidad se considera especialmente crítica.
- Soporte:Siempre discuta las opciones de soporte. Lenovo está lista para ayudar antes y después de tu compra de nuestros innovadores servidores ThinkSystem y ThinkEdge.
La clave está en 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 al entrenamiento de IA
En general, puedes agrupar cargas de trabajo de IA en dos categorías: inferencia o entrenamiento. Y, naturalmente, tus objetivos empresariales y las tareas de IA que ejecutas determinarán los requisitos de tu servidor de IA.
Por ejemplo, entrenar modelos de lenguaje grandes implica enseñar a la IA a reconocer patrones procesando conjuntos de datos grandes. Requiere altos niveles de potencia de cómputo y una enorme capacidad de memoria, entre otras características.
Las tareas de IA relacionadas con la inferencia implican el uso de los modelos entrenados para responder consultas o completar acciones específicas. Para cargas de trabajo de inferencia, se considera más importante que los servidores de IA estén optimizados para ofrecer 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 en stock varía, por lo general encontrarás GPU de todos los principales fabricantes de GPU en nuestra amplia selección de servidores ThinkSystem y ThinkEdge.
Edge vs. Cloud Implementation 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 de cómputo. Pero pueden introducir latencia en tus flujos de trabajo y aumentar los costos de transferencia de datos. La implementación de borde, por el contrario, acerca las actividades de cómputo a tus datos o tu 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 en el borde son altamente efectivas, y cualquiera de estas opciones o ambas pueden adaptarse a las necesidades específicas de tu empresa. Por eso muchas empresas optan por una solución de infraestructura de IA híbrida. La infraestructura de IA híbrida combina la computación periférica con recursos en la nube, lo que te permite procesar información confidencial a nivel local y aprovechar la capacidad de computación adicional de la nube cuando sea necesario.
Impulsando la transformación de IA con infraestructura administrada
La infraestructura de IA puede conllevar costos altos debido a sus requisitos de cómputo y almacenamiento avanzados. Pero muchas empresas no quieren invertir tanto solo para comenzar; les gustaría obtener los beneficios de una infraestructura de IA avanzada mientras administran cuidadosamente el gasto por adelantado. Para estos clientes, Lenovo ofrece TruScale Infrastructure as a Service.
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 puedes expandirte cuando tu empresa y tu presupuesto lo permitan.
Además, a medida que tus cargas de trabajo de IA crecen, 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 administración 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.
Por eso los servidores Lenovo AI 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 cargas de trabajo futuras.
Conclusión
Encontrar los servidores de IA adecuados para tu empresa la preparará para prosperar tanto hoy como cuando la tecnología cambie en el futuro. Y ya sea que ejecute centros de datos centralizados, implemente capacidad de cómputo en el borde o adopte un enfoque híbrido y administrado, Lenovo puede ayudarte.
Con los servidores optimizados para IA de Lenovo y las asociaciones de confianza, obtienes la flexibilidad para escalar de forma segura y el rendimiento para acelerar la innovación. Explora hoy nuestras soluciones de IA líderes en la industria para comenzar.
