Infraestructura de IA ¿Qué es la infraestructura de IA?
La infraestructura de IA incluye los bloques de creación para el desarrollo, la implementación y el mantenimiento de aplicaciones de inteligencia artificial. Procesa, almacena y analiza conjuntos de datos masivos para entrenar y ejecutar algoritmos y modelos de IA utilizando hardware, software y recursos de red.
- ¿Qué se utiliza en la infraestructura de IA?
- Componentes clave de la infraestructura de IA
- La importancia de la infraestructura de IA
- ¿Cómo optimizar tu empresa para admitir la infraestructura de IA?
- ¿Cómo puede ayudarte HPE?
- Caso práctico de negocio de infraestructura de IA
- Infraestructura de IA: HPE Machine Learning Development System
¿Qué se utiliza en la infraestructura de IA?
A menudo, esta infraestructura utiliza GPU, TPU y chips de IA optimizados para tareas de inteligencia artificial. El desarrollo y la implementación de inteligencia artificial utiliza componentes de software como marcos, bibliotecas y herramientas. Los servicios de nube y los entornos de computación distribuida utilizan la conectividad de red para mover los datos de forma efectiva. La infraestructura de IA alimenta los ecosistemas de IA proporcionando capacidad de computación y asistencia para que las empresas y los investigadores puedan utilizarla en numerosos sectores y aplicaciones.
Componentes clave de la infraestructura de IA
La infraestructura de IA incluye numerosos elementos esenciales para el desarrollo y la implementación de aplicaciones de inteligencia artificial.
- Modelos de aprendizaje automático: la infraestructura de IA depende de modelos de aprendizaje automático, que reconocen patrones y realizan predicciones con conjuntos de datos masivos. Para operar de forma eficiente, estos modelos necesitan una potencia de computación enorme y una gran capacidad de almacenamiento. Operan como los bloques de creación fundamentales de los sistemas de inteligencia artificial y alimentan diversas características, desde la visión por ordenador al procesamiento del lenguaje natural.
- Cargas de trabajo de datos: el éxito de la inteligencia artificial depende de la calidad y cantidad de los datos. Los sistemas de IA necesitan poder gestionar conjuntos de datos enormes, variados y, a menudo, desestructurados. Ello requiere sistemas de entrada, preprocesamiento y almacenamiento de datos para facilitar el entrenamiento y los datos de inferencia.
- Hardware: las tareas de inteligencia artificial escalables requieren hardware de alto rendimiento. Las GPU, TPU y los procesadores especializados aceleran el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos. Estos aceleradores de hardware optimizan las actividades de computación en paralelo para las operaciones de aprendizaje automático, de modo que ayudan a las empresas a entrenar modelos complicados de forma efectiva.
- Software: la infraestructura de IA utiliza numerosos marcos y herramientas para diseñar, implementar y gestionar aplicaciones de inteligencia artificial. Diseñar e implementar modelos de aprendizaje automático requiere bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch, programar lenguajes como Python, y plataformas de IA como TensorFlow Serving. La supervisión de modelos, el control de versiones y las herramientas de comunicación simplifican el desarrollo de la inteligencia artificial.
- Conectividad de red: la arquitectura de IA basada en la nube requiere una conectividad de red fiable para el transporte de datos y las interacciones entre los componentes. Las redes de alta velocidad facilitan la computación distribuida y la inferencia en tiempo real para aplicaciones de inteligencia artificial implementadas a través de ubicaciones geográficamente dispersas, al trasladar de forma eficiente los datos a través del almacenamiento, la computación y los recursos de procesamiento. Una infraestructura de red fiable mejora la escalabilidad, el rendimiento y la resiliencia del sistema de IA, lo que permite a las empresas maximizar el potencial de la inteligencia artificial.
Los modelos de aprendizaje automático, las técnicas de gestión de datos, los aceleradores de hardware, las herramientas de software y la infraestructura de red trabajan juntos para diseñar, implementar y gestionar sistemas de IA a escala.
La importancia de la infraestructura de IA
La infraestructura de IA mejora las operaciones organizativas a través de los distintos dominios por varios motivos:
- Eficacia: las empresas con una infraestructura de IA dedicada pueden analizar grandes conjuntos de datos con rapidez y precisión. La infraestructura de IA mejora la eficacia y la productividad utilizando computación de alto rendimiento y aceleradores de hardware para una toma de decisiones más rápida y la obtención de información más precisa.
- Escalabilidad: las cargas de trabajo de inteligencia artificial se desarrollan rápidamente, y por tanto, la infraestructura debe escalar con facilidad. Con la infraestructura de IA, las empresas pueden aumentar rápidamente la capacidad de computación y almacenamiento para responder a las demandas cambiantes. Esta escalabilidad asegura unas operaciones fluidas y ayuda a diversos sectores y aplicaciones a utilizar las tecnologías de IA.
- Ahorros de costes: las empresas no necesitan comprar y mantener hardware y software costosos si invierten en una infraestructura de IA dedicada. Las organizaciones pueden utilizar la infraestructura de IA basada en la nube o a proveedores de servicios especializados para conseguir los conocimientos y el poder de computación que necesitan sin tener que invertir. El resultado son unas reducciones de costes significativas y el acceso a inteligencia artificial de vanguardia.
- Fiabilidad: la infraestructura de IA puede gestionar cargas de trabajo complicadas e intensas. Debido a un diseño sólido y a marcos de software eficientes, las empresas pueden confiar en la infraestructura de IA para obtener resultados homogéneos y precisos. Esta estabilidad desarrolla la confianza de los interesados y la efectividad de la organización para la toma de decisiones impulsadas por la IA.
La infraestructura de IA resulta crucial para mejorar la eficacia, la escalabilidad, el coste y la fiabilidad en la implementación y gestión de una solución de inteligencia artificial. Las empresas pueden emplear la inteligencia artificial para innovar, obtener una ventaja competitiva y alcanzar objetivos estratégicos invirtiendo en una sólida infraestructura de IA.
¿Cómo optimizar tu empresa para admitir la infraestructura de IA?
Optimizar tu empresa para la infraestructura de IA requiere una planificación estratégica y realizar inversiones en áreas claves para maximizar el potencial de la inteligencia artificial. Estas son algunas acciones esenciales para llevarlo a cabo:
- Evalúa las necesidades de datos: evalúa a fondo las necesidades de datos de tu empresa. Evalúa la cantidad, diversidad y velocidad de los datos de tus aplicaciones de inteligencia artificial. Encuentra una solución de infraestructura que gestione de forma eficiente tus cargas de trabajo de datos para lograr una fluidez en el procesamiento y la gestión de datos.
- Invierte en hardware y software de la máxima calidad: asigna recursos para adquirir componentes de hardware de alta calidad, como GPU, TPU y sistemas de almacenamiento diseñados para cargas de trabajo de inteligencia artificial. Invierte en el desarrollo fiable de la inteligencia artificial y en la implementación de herramientas y marcos de software. Asegúrate de que tu infraestructura admite la escalabilidad y el rendimiento de las aplicaciones de inteligencia artificial.
- Soluciones basadas en la nube: prueba la infraestructura de IA basada en la nube por su flexibilidad, escalabilidad y coste. Las plataformas de nube te permiten ampliar tu infraestructura a medida que cambian las demandas del negocio, utilizando poder de computación bajo demanda. Elige un proveedor de nube fiable, con servicios y herramientas específicos para la inteligencia artificial, a fin de simplificar el desarrollo y la implementación.
- Supervisa y optimiza el rendimiento: utiliza estrategias de supervisión y optimización sofisticadas para mantener tu infraestructura de TI operando de forma fluida y económica. Para aumentar el rendimiento, supervisa la velocidad de procesamiento, el uso de recursos y la latencia. Optimiza de forma dinámica la asignación de recursos y la distribución de cargas de trabajo con automatización y aprendizaje automático.
Estos métodos ayudarán a tu empresa a construir una infraestructura de IA duradera y eficiente para el desarrollo, la implementación y la gestión de aplicaciones de inteligencia artificial.
¿Cómo puede ayudarte HPE?
Hewlett Packard Enterprise (HPE) proporciona una variedad de productos de apoyo para la infraestructura de IA, como los servidores HPE ProLiant DL320, HPE Ezmeral Data Fabric y HPE ML Ops (MLDE).
- HPE Ezmeral Data Fabric: este producto unifica el análisis y la gestión de datos a través de sistemas edge-to-cloud distribuidos. Proporciona ingestión, almacenamiento, procesamiento y análisis de datos para aplicaciones de inteligencia artificial. Ezmeral Data Fabric proporciona una base escalable y resiliente para proyectos basados en datos, que mejora la eficacia de la gestión de datos y el desarrollo del modelo de IA.
- HPE ML Ops (MLDE): HPE ML Ops, inicialmente llamado Machine Learning Deployment Engine (MLDE), integra el ciclo de vida completo del aprendizaje automático. Facilita la implementación, supervisión y gobernanza del modelo de aprendizaje automático para garantizar la integración en producción. Los esfuerzos de inteligencia artificial se pueden implementar más rápido con ML Ops, que automatiza la implementación de modelos, realiza el seguimiento de los datos de rendimiento y aplica el cumplimiento. Mediante la colaboración entre científicos de datos, desarrolladores y equipos de operaciones, esta plataforma impulsa la innovación y la agilidad en el desarrollo de la inteligencia artificial.
- Servidores HPE ProLiant DL320: estos servidores escalables de alto rendimiento responden a las necesidades de las cargas de trabajo de inteligencia artificial. Cuentan con potentes CPU, abundante memoria y almacenamiento flexible para aplicaciones de inteligencia artificial con grandes demandas de computación. El rendimiento, la estabilidad y la asequibilidad de los servidores ProLiant DL320 facilitan un desarrollo rentable de la infraestructura de IA. Debido a su arquitectura modular, estos servidores escalan y se adaptan a cargas de trabajo de inteligencia artificial en desarrollo para todo tipo de casos de uso.
HPE Ezmeral Data Fabric, ML Ops (MLDE) y los servidores ProLiant DL320 ayudan a las empresas a diseñar y gestionar la infraestructura de IA. Con estas soluciones, las empresas pueden utilizar la inteligencia artificial para innovar, mejorar la productividad y competir en el mundo basado en datos actual.
Infraestructura de IA: HPE GreenLake for File Storage
La inteligencia artificial (IA) es ahora una parte integral de prácticamente todas las empresas. Esto subraya la necesidad crítica de contar con una infraestructura de IA fiable.
Para aprovechar esta tecnología transformadora de manera eficaz, las organizaciones deben adoptar una solución de lago de datos escalable que ofrezca la velocidad, la escala, la agilidad y la simplicidad necesarias para almacenar datos fundamentales y entrenar modelos de aprendizaje profundo. Además, resulta esencial un sistema de almacenamiento de alto rendimiento para satisfacer estas rigurosas demandas. HPE GreenLake for File Storage ofrece un sistema de archivos escalable y all-flash que proporciona una experiencia de nube diseñada para cargas de trabajo de inteligencia artificial y análisis. Esta solución aborda los cuellos de botella del almacenamiento en las empresas al ofrecer el rendimiento necesario para desarrollar, entrenar e implementar los modelos de IA más exigentes. Con HPE GreenLake for File Storage, las empresas obtienen el ancho de banda y los IOPS sin precedentes que necesitan para entrenar redes neuronales y realizar inferencias en tiempo real, lo que les permite navegar de manera eficiente por conjuntos de datos de entrenamiento masivos.
Infraestructura de IA: HPE Machine Learning Development System
HPE Machine Learning Development System está diseñado específicamente para mejorar la infraestructura de inteligencia artificial en de las empresas. Esta solución llave en mano proporciona una plataforma integral para el desarrollo y entrenamiento de modelos a gran escala, y ofrece un rendimiento óptimo inmediato. Incluye además una plataforma de software innovadora que integra computación de alto rendimiento (HPC), conectividad de red, aceleradores, servicios de puesta en marcha e instalación, y soporte total para la solución. Con HPE Machine Learning Development System, las empresas pueden desarrollar, iterar y escalar rápidamente el entrenamiento de modelos de alta calidad desde la prueba de concepto (POC) hasta la producción completa, e incorporar así la inteligencia artificial como una capacidad empresarial central.
