Las cargas de trabajo de IA se refieren a los tipos específicos de tareas o trabajos computacionales que realizan los sistemas de Artificial Intelligence (IA). Estas pueden incluir actividades como el procesamiento de datos, la capacitación de modelos, la inferencia (realizar predicciones), el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y más. A medida que la IA sigue evolucionando, estas cargas de trabajo se han convertido en una parte fundamental del funcionamiento de las empresas y las tecnologías, lo que exige hardware y software especializados para gestionar las demandas únicas que imponen a los sistemas.
Las cargas de trabajo de IA son esenciales porque impulsan las aplicaciones en las que confiamos a diario —desde los motores de recomendación y los asistentes de voz hasta los sistemas de detección de fraudes y los vehículos autónomos—. Su importancia no solo reside en la complejidad de las tareas que realizan, sino también en los enormes volúmenes de datos que procesan y en la velocidad a la que deben operar. A medida que los sectores se esfuerzan por aprovechar la información y la automatización basadas en los datos, las cargas de trabajo de IA son el centro de esa transformación.
De la asistencia sanitaria y las finanzas a la fabricación y el comercio minorista, las cargas de trabajo de IA están impulsando la innovación y la eficiencia. Las empresas dependen cada vez más de las soluciones basadas en la IA para obtener ventajas competitivas, mejorar las experiencias de los clientes y tomar decisiones más inteligentes. Como resultado, entender las cargas de trabajo de la IA —y cómo optimizarlas y soportarlas— es cada vez más importante que nunca tanto en el sector empresarial como en el tecnológico.
Tipos de cargas de trabajo de IA
Las cargas de trabajo de IA pueden agruparse en varias categorías clave, cada una con características y requisitos de infraestructura distintos. Entender estos tipos es crucial para diseñar sistemas que puedan soportar de manera eficiente las aplicaciones impulsadas por la IA.
1. Entrenamiento
El entrenamiento es el proceso de enseñar a un modelo de IA a reconocer patrones o tomar decisiones exponiéndolo a grandes conjuntos de datos. Durante esta fase, el modelo ajusta sus parámetros internos para minimizar los errores y mejorar la precisión. El entrenamiento de las cargas de trabajo de IA requiere una potencia computacional significativa (especialmente las GPU o los aceleradores especializados como los TPU), implica grandes conjuntos de datos y un tiempo de procesamiento extenso y exige un almacenamiento de datos escalable y eficiente y una transferencia de datos de alta velocidad.
2. Inferencia
La inferencia es el proceso de usar un modelo de IA entrenado para realizar predicciones o tomar decisiones basadas en datos nuevos e invisibles. La inferencia requiere una menor demanda de computación que el entrenamiento, pero aún así requiere una baja latencia y un alto rendimiento. A menudo se implementa a escala en dispositivos perimetrales, entornos de nube o servidores locales. Un ejemplo de inferencia sería un motor de recomendación basado en la IA que sugiera productos a los compradores en línea o un sistema de reconocimiento facial en tiempo real en la seguridad del aeropuerto.
3. Preprocesamiento de datos
Antes de la formación y la inferencia, los datos deben recogerse, limpiarse, etiquetarse y organizarse. Esta fase, conocida como preprocesamiento de datos o gestión de la canalización de datos, es fundamental para garantizar la calidad y la facilidad de uso de los datos. El procesamiento de datos implica un uso intensivo del almacenamiento, la memoria y los recursos I/O.
Estos tipos de cargas de trabajo de IA suelen estar interconectados, lo que forma una canalización de extremo a extremo, desde los datos brutos hasta la información procesable.
La importancia de las cargas de trabajo de la IA en el sector
Las cargas de trabajo de IA agilizan los procesos que antes requerían un esfuerzo manual o eran imposibles debido a la escala o la complejidad.
Así es como las cargas de trabajo de IA están dando forma a la innovación en sectores específicos:
Sanidad
Las cargas de trabajo de la IA impulsan herramientas de diagnóstico que analizan las imágenes médicas, predicen los resultados de los pacientes y ayudan en los planes de tratamiento personalizados. Por ejemplo, los modelos de IA entrenados en grandes conjuntos de datos pueden detectar con gran precisión los primeros signos de enfermedades como el cáncer, lo que mejora tanto la velocidad como la efectividad en el diagnóstico.
Finanzas
En el sector financiero, las cargas de trabajo de IA se utilizan para la detección del fraude, la evaluación de riesgos y el comercio algorítmico. La inferencia en tiempo real permite el análisis instantáneo de las transacciones, mientras que las cargas de trabajo de entrenamiento perfeccionan los modelos para detectar las amenazas emergentes o las oportunidades de mercado.
Industria
La automatización impulsada por la IA en la fabricación mejora el control de calidad, el mantenimiento predictivo y la optimización de la cadena de suministro. Las cargas de trabajo de procesamiento de datos ayudan a analizar los datos de los sensores, mientras que los modelos de inferencia pueden ayudar a predecir los fallos de los equipos antes de que ocurran, reduciendo los tiempos de inactividad.
Comercio minorista
Los comercios minoristas utilizan la IA para mejorar la experiencia del cliente a través de recomendaciones personalizadas, previsión de la demanda y gestión del inventario. Las cargas de trabajo de IA permiten el análisis en tiempo real del comportamiento de los consumidores, lo que ayuda a las empresas a adaptarse rápidamente a las tendencias cambiantes.
A medida que las tecnologías de IA evolucione, las cargas de trabajo de IA desempeñarán un papel aún mayor en la conformación de las tendencias del sector. La computación perimetral, por ejemplo, permite la inferencia de IA en tiempo real en dispositivos como vehículos autónomos y fábricas inteligentes. Por otro lado, los avances en la eficiencia de los modelos de IA están haciendo que las cargas de trabajo de IA sean más accesibles para las empresas más pequeñas.
Retos para gestionar las cargas de trabajo de la IA
Si bien las cargas de trabajo de IA ofrecen beneficios transformadores, su gestión efectiva plantea varios retos. Estas complejidades se derivan de la naturaleza exigente de las tareas de IA, de las enormes cantidades de datos que conlleva y de la necesidad de una infraestructura escalable y reactiva. Superar estos retos es fundamental para aprovechar todo el potencial de la IA en cualquier organización.
Escalabilidad
A medida que los modelos de IA crecen y los conjuntos de datos se expanden, y a medida que la IA generativa sustituye cada vez más al Machine Learning, los sistemas deben escalarse para manejar las mayores demandas de procesamiento. Escalar horizontalmente (añadir más máquinas) y verticalmente (aumentar el poder de las máquinas individuales) puede ser costoso y técnicamente complejo.
Asignación de recursos
Las cargas de trabajo de IA suelen competir por unos recursos limitados, como las GPU, la memoria y el almacenamiento. La asignación eficiente de estos recursos para garantizar un alto rendimiento sin sobreaprovisionamiento es un acto de equilibrio constante.
Administración de datos
La IA se basa en datos inmensos, diversos y, a menudo, no estructurados. Garantizar la calidad, la disponibilidad y la seguridad de los datos en los entornos distribuidos es un gran reto, sobre todo con las necesidades de procesamiento en tiempo real.
Latencia y rendimiento
Las cargas de trabajo de inferencia, en particular, exigen una baja latencia y un alto rendimiento, especialmente en aplicaciones como vehículos autónomos o detección de fraude en tiempo real. Las cargas de trabajo mal gestionadas pueden provocar retrasos y una menor efectividad.
Control de costes
La ejecución de cargas de trabajo de IA a gran escala, sobre todo en entornos de nube, puede resultar cara. Sin una supervisión y una optimización adecuadas, los costes pueden escalarse rápidamente más allá del presupuesto.
Estrategias y tecnologías para superar los retos
Las organizaciones pueden gestionar mejor las cargas de trabajo de IA aprovechando:
- Infraestructura orientada a la IA: Utilice hardware especializado como GPU, TPU y aceleradores de IA. Los servicios en la nube (por ejemplo, Amazon SageMaker, IA de Google Vertex) ofrecen recursos escalables y bajo demanda adaptados a las cargas de trabajo de la IA.
- Herramientas de orquestación de cargas de trabajo: Utilice herramientas como Kubernetes con extensiones específicas de IA (por ejemplo, Kubeflow) para automatizar la gestión de recursos, la programación de cargas de trabajo y el escalamiento.
- Canalizaciones de datos y soluciones de almacenamiento: Implemente unos pipelines de datos sólidos para limpiar, etiquetar y alimentar los datos de manera eficiente en los sistemas de IA. Utilice un almacenamiento escalable (por ejemplo, almacenamiento de objetos, sistemas de archivos distribuidos) con un elevado caudal I/O.
- Supervisión y optimización: Implemente herramientas de supervisión del rendimiento para realizar un seguimiento del uso de los recursos e identificar cuellos de botella. Técnicas como la cuantificación y la poda de modelos pueden optimizar los modelos para una inferencia más rápida y un menor consumo de recursos.
Combinadas, las estrategias y las tecnologías anteriores implican una gestión efectiva de las cargas de trabajo de la IA, lo que garantiza que los sistemas funcionen de manera eficiente, fiable y rentable. Maximiza el rendimiento de las aplicaciones de IA, reduce el tiempo de obtención de Insight y permite que las empresas escalen sus iniciativas de IA con confianza. Sin una gestión adecuada, incluso los modelos de IA más potentes pueden volverse ineficientes o insostenibles en la implementación en el mundo real.
Cómo ayuda Pure Storage con las cargas de trabajo de la IA
Pure Storage ofrece un conjunto completo de soluciones diseñadas para optimizar y acelerar las cargas de trabajo de la IA, abordando los retos clave de la gestión de los datos y la infraestructura.
Plataforma de datos unificada
Las iniciativas de IA a menudo se enfrentan a silos de datos que dificultan el acceso y el procesamiento eficientes de los datos. La plataforma de datos unificada de Pure Storage consolida las fuentes de datos dispares, lo que facilita una ingesta de datos fluida y acelera los pipelines de IA. Esta integración permite un entrenamiento más rápido de los modelos y una información más precisa.
Soluciones de almacenamiento de alto rendimiento
Pure Storage proporciona sistemas de almacenamiento de alto rendimiento, como FlashBlade//S™, que proporcionan un acceso rápido a los datos esencial para el entrenamiento y la inferencia de los modelos de IA. Estos sistemas garantizan que las GPU funcionan con la máxima eficiencia, al eliminar los cuellos de botella de los datos.
Gestión simplificada de la infraestructura de IA
La gestión de una infraestructura de IA compleja puede consumir muchos recursos. Pure Storage lo simplifica con soluciones como AIRI®, una infraestructura de pila completa preparada para la IA desarrollada conjuntamente con NVIDIA. AIRI agiliza el despliegue y la gestión, lo que permite que los científicos de datos se centren en el desarrollo de modelos en lugar de en las preocupaciones relacionadas con la infraestructura.
Escalabilidad y flexibilidad
A medida que las cargas de trabajo de IA evolucionan, la necesidad de una infraestructura escalable y flexible se vuelve primordial. Las soluciones de Pure Storage están diseñadas para escalarse sin esfuerzo, acomodando conjuntos de datos crecientes y aumentando las demandas computacionales sin comprometer el rendimiento.
Al integrar estas capacidades, Pure Storage permite que las organizaciones superen los retos habituales de la infraestructura de IA, lo que se traduce en unos flujos de trabajo más eficientes y unos resultados más rápidos impulsados por la IA.
