Las cargas de trabajo de AI se refieren a los tipos específicos de tareas o trabajos informáticos que llevan a cabo los sistemas de inteligencia artificial (AI). Estos pueden incluir actividades como procesamiento de datos, capacitación de modelos, inferencia (hacer predicciones), procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de imágenes y más. A medida que la AI continúa evolucionando, estas cargas de trabajo se han convertido en una parte fundamental de la forma en que operan las empresas y las tecnologías, lo que requiere hardware y software especializados para administrar las demandas únicas que imponen a los sistemas.
Las cargas de trabajo de AI son esenciales porque potencian las aplicaciones en las que confiamos a diario, desde motores de recomendación y asistentes de voz hasta sistemas de detección de fraude y vehículos autónomos. Su importancia recae no solo en la complejidad de las tareas que realizan, sino también en los volúmenes masivos de datos que procesan y la velocidad a la que deben operar. A medida que las industrias se esfuerzan por aprovechar los resultados basados en datos y la automatización, las cargas de trabajo de AI son el centro de esa transformación.
Desde la atención de la salud y las finanzas hasta la fabricación y el comercio minorista, las cargas de trabajo de AI están impulsando la innovación y la eficiencia. Las empresas dependen cada vez más de las soluciones impulsadas por AI para obtener ventajas competitivas, mejorar las experiencias de los clientes y tomar decisiones más inteligentes. Como resultado, comprender las cargas de trabajo de AI, y cómo optimizarlas y respaldarlas, se está volviendo más crítico que nunca tanto en el sector empresarial como en el tecnológico.
Tipos de cargas de trabajo de AI
Las cargas de trabajo de AI se pueden agrupar en varias categorías clave, cada una con características y requisitos de infraestructura distintos. Comprender estos tipos es fundamental para diseñar sistemas que puedan admitir de manera eficiente aplicaciones impulsadas por AI.
1. Capacitación
La capacitación es el proceso de enseñar a un modelo de AI a reconocer patrones o tomar decisiones al exponerlo 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 AI requiere una potencia computacional significativa (especialmente GPU o aceleradores especializados como 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 AI capacitado para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos nuevos e invisibles. La inferencia requiere una menor demanda de procesamiento que la capacitación, pero aún requiere una latencia baja y un alto rendimiento. A menudo se implementa a escala en dispositivos periféricos, entornos de nube o servidores en las instalaciones. Un ejemplo de inferencia sería un motor de recomendación basado en AI que sugiera productos a compradores en línea o un sistema de reconocimiento facial en tiempo real en la seguridad del aeropuerto.
3. Preprocesamiento de datos
Antes de la capacitación y la inferencia, los datos deben recopilarse, limpiarse, etiquetarse y organizarse. Esta etapa, conocida como preprocesamiento de datos o administración de procesos 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 AI a menudo están interconectados, lo que forma un proceso integral desde datos sin procesar hasta información procesable.
Importancia de las cargas de trabajo de AI en la industria
Las cargas de trabajo de AI optimizan los procesos que alguna vez requirieron esfuerzo manual o eran imposibles debido a la escala o complejidad.
Así es como las cargas de trabajo de AI están dando forma a la innovación en industrias específicas:
Salud
Las cargas de trabajo de AI potencian las 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 AI capacitados en grandes conjuntos de datos pueden detectar signos tempranos de enfermedades como el cáncer con alta precisión, lo que mejora la velocidad y la eficacia en el diagnóstico.
Sector financiero
En el sector financiero, las cargas de trabajo de AI se utilizan para la detección de fraude, la evaluación de riesgos y el comercio algorítmico. La inferencia en tiempo real permite el análisis instantáneo de transacciones, mientras que las cargas de trabajo de capacitación refinan los modelos para detectar amenazas emergentes u oportunidades de mercado.
Fabricación
La automatización impulsada por AI 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 las fallas de los equipos antes de que ocurran, lo que reduce el tiempo de inactividad.
Venta minorista
Los minoristas usan la AI para mejorar la experiencia del cliente a través de recomendaciones personalizadas, pronóstico de demanda y administración de inventario. Las cargas de trabajo de AI permiten el análisis en tiempo real del comportamiento del consumidor, lo que ayuda a las empresas a adaptarse rápidamente a las tendencias cambiantes.
A medida que las tecnologías de AI evolucionan, las cargas de trabajo de AI desempeñarán un papel aún mayor en la conformación de las tendencias de la industria. Por ejemplo, la computación perimetral permite la inferencia de AI en tiempo real en dispositivos como vehículos autónomos y fábricas inteligentes. Mientras tanto, los avances en la eficiencia del modelo de AI están haciendo que las cargas de trabajo de AI sean más accesibles para las empresas más pequeñas.
Desafíos en la administración de cargas de trabajo de AI
Si bien las cargas de trabajo de AI ofrecen beneficios transformadores, administrarlas de manera eficaz presenta varios desafíos. Estas complejidades surgen de la naturaleza exigente de las tareas de AI, la gran cantidad de datos involucrados y la necesidad de una infraestructura escalable y receptiva. Superar estos desafíos es clave para liberar todo el potencial de la AI en cualquier organización.
Escalabilidad
A medida que los modelos de AI crecen y los conjuntos de datos se expanden, y a medida que la AI generativa reemplaza cada vez más el aprendizaje automático, los sistemas deben escalar para manejar las crecientes demandas de procesamiento. Escalar tanto horizontalmente (agregar más máquinas) como verticalmente (aumentar la potencia de las máquinas individuales) puede ser costoso y técnicamente complejo.
Asignación de recursos
Las cargas de trabajo de AI a menudo compiten por recursos limitados como GPU, memoria y almacenamiento. La asignación eficiente de estos recursos para garantizar un alto rendimiento sin sobreaprovisionamiento es un acto de equilibrio constante.
Administración de datos
AI se basa en datos vastos, diversos y, a menudo, no estructurados. Garantizar la calidad, disponibilidad y seguridad de los datos en entornos distribuidos es un desafío importante, especialmente con las necesidades de procesamiento en tiempo real.
Latencia y rendimiento
Las cargas de trabajo de inferencia en particular exigen latencia baja y alta tasa de transferencia, especialmente en aplicaciones como vehículos autónomos o detección de fraude en tiempo real. Las cargas de trabajo mal administradas pueden provocar retrasos y una menor eficacia.
Control de costos
Ejecutar cargas de trabajo de AI a gran escala, especialmente en entornos de nube, puede volverse costoso. Sin el monitoreo y la optimización adecuados, los costos pueden escalar rápidamente más allá del presupuesto.
Estrategias y tecnologías para superar los desafíos
Las organizaciones pueden administrar mejor las cargas de trabajo de AI al aprovechar:
- Infraestructura orientada a la AI: Utilice hardware especializado como GPU, TPU y aceleradores de AI. Los servicios en la nube (p. ej., Amazon SageMaker, AI de Google Vertex) ofrecen recursos escalables y según demanda adaptados a las cargas de trabajo de AI.
- Herramientas de organización de cargas de trabajo: Use herramientas como Kubernetes con extensiones específicas de AI (p. ej., Kubeflow) para automatizar la administración de recursos, la programación de cargas de trabajo y la escalabilidad.
- Soluciones de almacenamiento y procesos de datos: Implemente procesos de datos sólidos para limpiar, etiquetar y alimentar datos de manera eficiente en sistemas de AI. Use almacenamiento escalable (p. ej., almacenamiento de objetos, sistemas de archivos distribuidos) con un alto rendimiento I/O.
- Monitoreo y optimización: Implemente herramientas de monitoreo del rendimiento para realizar un seguimiento del uso de recursos e identificar cuellos de botella. Técnicas como la cuantificación de modelos y la poda pueden optimizar los modelos para una inferencia más rápida y un menor consumo de recursos.
Combinadas, las estrategias y tecnologías anteriores significan una administración eficaz de la carga de trabajo de AI, lo que garantiza que los sistemas funcionen de manera eficiente, confiable y rentable. Maximiza el rendimiento de las aplicaciones de AI, acorta el tiempo de comprensión y permite a las empresas escalar sus iniciativas de AI con confianza. Sin una administración adecuada, incluso los modelos de AI más potentes pueden volverse ineficientes o insostenibles en la implementación en el mundo real.
Cómo Pure Storage ayuda con las cargas de trabajo de AI
Pure Storage ofrece un conjunto integral de soluciones diseñadas para optimizar y acelerar las cargas de trabajo de AI al abordar los desafíos clave en la administración e infraestructura de datos.
Plataforma de datos unificada
Las iniciativas de AI suelen lidiar con silos de datos que dificultan el acceso y el procesamiento eficientes de datos. La plataforma de datos unificados de Pure Storage consolida fuentes de datos dispares, lo que facilita la incorporación de datos sin problemas y acelera los procesos de AI. Esta integración permite una capacitación más rápida del modelo y resultados más precisos.
Soluciones de almacenamiento de alto rendimiento
Pure Storage proporciona sistemas de almacenamiento de alto rendimiento, como FlashBlade//S™, que ofrecen un acceso rápido a los datos esencial para el entrenamiento y la inferencia de modelos de AI. Estos sistemas garantizan que las GPU funcionen con la máxima eficiencia al eliminar los cuellos de botella de datos.
Administración simplificada de la infraestructura de AI
Administrar una infraestructura de AI compleja puede requerir muchos recursos. Pure Storage simplifica esto a través de soluciones como AIRI®, una Infraestructura lista para la AI de pila completa desarrollada junto con NVIDIA. AIRI optimiza la implementación y la administración, lo que permite a los científicos de datos enfocarse en el desarrollo de modelos en lugar de en las preocupaciones sobre la infraestructura.
Escalabilidad y flexibilidad
A medida que evolucionan las cargas de trabajo de AI, la necesidad de infraestructura escalable y flexible se vuelve primordial. Las soluciones de Pure Storage están diseñadas para escalar sin esfuerzo, acomodar conjuntos de datos crecientes y aumentar las demandas computacionales sin comprometer el rendimiento.
Al integrar estas capacidades, Pure Storage permite a las organizaciones superar los desafíos comunes de la infraestructura de AI, lo que lleva a flujos de trabajo más eficientes y resultados acelerados impulsados por la AI.
