¿Qué es el escalado de GPU?
El escalado de GPU se refiere al proceso de utilizar unidades de procesamiento gráfico (GPU) para acelerar y escalar el rendimiento en cargas de trabajo que requieren un uso intensivo de recursos informáticos. En entornos empresariales, el escalado de GPU permite a los sistemas procesar conjuntos de datos más grandes, entrenar modelos de aprendizaje automático más profundos, renderizar visualizaciones complejas y gestionar flujos de vídeo de alto rendimiento mediante la distribución de tareas entre múltiples núcleos o nodos de GPU. Este escalado se puede lograr dentro de un solo sistema o entre clústeres de GPU en un centro de datos moderno.
Es importante señalar que, en el contexto del consumo, el término «escalado de GPU» también puede referirse al ajuste de las relaciones de aspecto para adaptar la resolución de la pantalla. Sin embargo, en el uso empresarial y en los centros de datos, el escalado de GPU se refiere principalmente al escalado del rendimiento mediante la aceleración de la GPU.
Cómo funciona el escalado de GPU
El escalado de GPU funciona distribuyendo las tareas computacionales entre una o varias GPU para acelerar el rendimiento y gestionar cargas de trabajo más grandes o complejas. Esto puede ocurrir dentro de un único servidor equipado con varias GPU, o en un sistema distribuido en el que las GPU se agrupan e interconectan para funcionar como un recurso unificado.
La clave del escalado de las GPU es el procesamiento paralelo. A diferencia de las CPU, que tienen un número reducido de potentes núcleos optimizados para el procesamiento secuencial, las GPU contienen miles de núcleos más pequeños diseñados para ejecutar muchas operaciones simultáneamente. Esto las hace ideales para tareas como la inferencia y el entrenamiento de aprendizaje profundo, las simulaciones de investigación y desarrollo, el renderizado 3D y la transcodificación de vídeo en tiempo real.
Escalado vertical
El escalado vertical de GPU consiste en añadir GPU más potentes o adicionales a un único sistema. Este enfoque aumenta la densidad de cálculo y es ideal para cargas de trabajo de alto rendimiento que requieren un gran ancho de banda de memoria entre la CPU y la GPU, así como una comunicación rápida entre las GPU.
Escalado horizontal
El escalado horizontal de GPU conecta varios sistemas o nodos habilitados para GPU a través de una red de alta velocidad. Este método permite el entrenamiento y el procesamiento distribuidos entre muchos servidores, lo que permite la escalabilidad en un centro de datos o clúster. Tecnologías como NVIDIA NVLink, InfiniBand y RDMA sobre Ethernet convergente (RoCE) se utilizan habitualmente para admitir interconexiones de alto rendimiento y baja latencia.
Orquestación de software
El escalado de la carga de trabajo se gestiona mediante pilas de software y marcos especializados. CUDA, OpenCL y bibliotecas optimizadas por los proveedores se encargan de la ejecución de tareas, mientras que herramientas de orquestación como Kubernetes, con programación compatible con GPU, distribuyen las cargas de trabajo de manera eficiente entre los nodos. Estas plataformas garantizan que los recursos se asignen de forma dinámica para satisfacer las demandas de la carga de trabajo, al tiempo que mantienen el rendimiento y la fiabilidad.
Requisitos de infraestructura y hardware para el escalado de GPU
Habilitar el escalado de GPU en entornos empresariales requiere sistemas diseñados específicamente para satisfacer las altas exigencias de potencia, gestión térmica y rendimiento de datos asociadas a los aceleradores modernos. La arquitectura de hardware debe admitir computación de alta densidad, estrategias de refrigeración eficientes e interconexiones de baja latencia para garantizar un rendimiento escalable.
Los servidores montados en rack son sistemas que se utilizan con frecuencia para el escalado de GPU. Estas plataformas, que suelen tener una altura de entre 1U y 4U, pueden albergar varias GPU de alto rendimiento, como las NVIDIA H100/H200 o AMD MI300.
Los sistemas multi-GPU de alta densidad están optimizados para ofrecer el máximo rendimiento por unidad de rack. Estos servidores pueden alojar hasta 10 o más GPU en un solo chasis y se utilizan habitualmente en el entrenamiento de modelos de IA, la computación científica y el análisis en tiempo real. Las configuraciones densas de GPU requieren un diseño cuidadoso del sistema para mantener un equilibrio térmico y un rendimiento constante bajo carga.
Los sistemas Blade y modulares ofrecen un enfoque flexible para la implementación de GPU. Estas arquitecturas separan el cálculo, el almacenamiento y las redes en componentes modulares, lo que permite a los centros de datos escalar los recursos en función de las demandas específicas de la carga de trabajo. Las funciones de refrigeración y gestión centralizadas también permiten un funcionamiento más eficiente en implementaciones de mayor envergadura.
A medida que aumenta la potencia y la densidad de las GPU, la refrigeración por aire tradicional puede resultar insuficiente. Las soluciones de refrigeración líquida se adoptan cada vez más en entornos de alto rendimiento para gestionar el calor y mantener la estabilidad del sistema. Estas soluciones también contribuyen a mejorar la eficiencia energética y la sostenibilidad en implementaciones a gran escala.
Las interconexiones de alta velocidad desempeñan un papel fundamental a la hora de permitir el escalado horizontal de la GPU entre nodos. Tecnologías como InfiniBand, RoCE (RDMA sobre Ethernet convergente) y NVLink admiten la comunicación de baja latencia y alto ancho de banda necesaria para el entrenamiento distribuido, la simulación en tiempo real y otras tareas de computación paralela.
Casos de uso y ventajas del escalado de GPU
El escalado de GPU desempeña un papel fundamental en los entornos informáticos modernos, donde el rendimiento, la eficiencia y la escalabilidad son esenciales. Al aprovechar las GPU para procesar datos en paralelo, las organizaciones pueden mejorar drásticamente el rendimiento y reducir el tiempo de procesamiento en una amplia gama de cargas de trabajo.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
El entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo a menudo requiere una gran potencia computacional y grandes conjuntos de datos. El escalado de GPU permite que varias GPU trabajen juntas, lo que acelera los tiempos de entrenamiento y permite crear modelos con miles de millones de parámetros. Esto es especialmente importante en el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y la IA generativa.
Computación de alto rendimiento (HPC)
En la investigación científica, la ingeniería y la simulación, el escalado de GPU admite modelos matemáticos complejos, dinámica molecular, predicción meteorológica y dinámica de fluidos computacional. Estas cargas de trabajo se benefician del paralelismo y el ancho de banda de memoria que proporcionan las GPU.
Procesamiento y transmisión de vídeo en tiempo real
El escalado de GPU es esencial para la transcodificación de vídeo de alta resolución, el renderizado en tiempo real y las cargas de trabajo de streaming. Las empresas de medios de comunicación utilizan sistemas acelerados por GPU para gestionar múltiples flujos de vídeo simultáneamente, lo que garantiza una baja latencia y una salida de alta calidad.
Análisis y visualización de datos
Las plataformas de análisis a gran escala utilizan la aceleración por GPU para procesar grandes conjuntos de datos más rápidamente que los sistemas que solo utilizan CPU. En campos como las finanzas, la sanidad y la ciberseguridad, el escalado por GPU permite un análisis rápido de los datos, una visualización en tiempo real y una toma de decisiones más rápida.
Mayor eficiencia y menor coste total de propiedad
Al descargar las tareas paralelas a las GPU, los sistemas consumen menos energía por operación y logran un mayor rendimiento por vatio. Esto conduce a una utilización más eficiente de los recursos y a un menor coste total de propiedad (TCO), especialmente en entornos de centros de datos.
Preguntas frecuentes
- ¿Se puede utilizar el escalado de GPU en entornos virtualizados?
Sí. Las plataformas de virtualización modernas admiten el paso directo de GPU y las GPU multiinstancia (MIG), lo que permite compartir o escalar los recursos de GPU entre máquinas virtuales en entornos de centros de datos y nube. - ¿Cómo afecta el escalado de la GPU a la eficiencia energética?
Al descargar las cargas de trabajo paralelas a las GPU, los sistemas pueden completar las tareas más rápidamente y con menos recursos, lo que mejora el rendimiento por vatio y reduce el consumo energético total del centro de datos. - ¿Todas las aplicaciones pueden beneficiarse del escalado de GPU?
Las aplicaciones deben estar diseñadas u optimizadas para el procesamiento paralelo a fin de aprovechar el escalado de GPU. Las cargas de trabajo como la IA, la HPC y el procesamiento de vídeo se escalan bien, mientras que las tareas en serie pueden no beneficiarse significativamente.