Entrenamiento de IA y su Centralización

El entrenamiento de inteligencia artificial (IA) se encuentra actualmente dominado por centros de datos de gran escala, conocidos como hyperscale data centers. Estos centros son esenciales para el desarrollo de modelos avanzados, donde se requiere una sincronización precisa entre miles de unidades de procesamiento gráfico (GPUs). Sin embargo, a medida que la demanda de cargas de trabajo de IA evoluciona, los modelos descentralizados están empezando a ganar terreno, especialmente en el ámbito de la inferencia y las tareas diarias.

El proceso de entrenamiento de IA de vanguardia implica construir sistemas que no solo son masivos, sino también extremadamente sofisticados. Este enfoque concentrado permite optimizar el rendimiento en entornos de centros de datos integrados, donde cada componente está diseñado para trabajar en perfecta armonía. Sin embargo, esta centralización tiene un costo elevado y una complejidad que limita a muchos desarrolladores y empresas en el acceso a estas tecnologías.

Redes GPU Descentralizadas

Las redes GPU descentralizadas se presentan como una alternativa más económica para ejecutar cargas de trabajo de IA. A diferencia de los modelos de entrenamiento que requieren una coordinación intensa, estas redes pueden manejar tareas que no requieren sincronización constante. Según Mitch Liu, cofundador y CEO de Theta Network, «estamos comenzando a ver que muchos modelos de código abierto se están volviendo lo suficientemente compactos y optimizados para funcionar de manera eficiente en GPUs de consumo». Esto representa un cambio hacia modelos más abiertos y enfoques de procesamiento más económicos.

En el ámbito de la IA, la inferencia se refiere a la ejecución de modelos previamente entrenados para generar respuestas a usuarios y aplicaciones. Este proceso se ha convertido en un aspecto crítico del mercado de IA. Según Nökkvi Dan Ellidason, CEO de Ovia Systems, «hemos alcanzado un punto de inflexión en la inferencia». Se estima que para 2026, hasta el 70% de la demanda de GPUs estará impulsada por inferencias, agentes y cargas de trabajo de predicción.

Costo y Eficiencia en Inferencia

La eficiencia de costos se ha vuelto un factor determinante en la adopción de redes GPU descentralizadas. A medida que el cómputo se transforma de un costo de investigación a un costo de utilidad continuo y escalable, las redes descentralizadas empiezan a ser una opción viable en la conversación sobre cómputo híbrido. Evgeny Ponomarev, cofundador de Fluence, explica que «la inferencia es un negocio de volumen que se escala con cada modelo y ciclo de agente desplegado». Aquí, la elasticidad y la distribución geográfica son más importantes que la perfección en la conexión entre máquinas.

Bob Miles, CEO de Salad Technologies, añade que «las GPUs de consumo, con menor VRAM y conexiones a internet domésticas, no son adecuadas para el entrenamiento o cargas de trabajo que son altamente sensibles a la latencia». Esto resalta la necesidad de un enfoque más flexible y adaptativo en el uso de recursos de cómputo.

Tareas Adecuadas para Redes Descentralizadas

Las redes GPU descentralizadas son especialmente efectivas para tareas que pueden ser divididas, enrutadas y ejecutadas de manera independiente. Esto incluye procesos como la recolección, limpieza y preparación de datos para el entrenamiento de modelos, que pueden llevarse a cabo en paralelo sin necesidad de una coordinación estricta. Esta capacidad de operar de manera más autónoma es un claro beneficio de las redes descentralizadas, especialmente en comparación con los centros de datos de gran escala que requieren infraestructuras proxy extensas para operar de manera eficiente.

Ventajas Geográficas y de Latencia

Un modelo descentralizado puede ofrecer ventajas geográficas significativas. Al distribuir GPUs en múltiples ubicaciones a nivel global, se puede reducir la distancia que deben recorrer las solicitudes antes de llegar a un centro de datos, lo que disminuye la latencia. Liu de Theta Network explica que «en un modelo descentralizado, las GPUs están distribuidas en muchas ubicaciones, a menudo mucho más cerca de los usuarios finales». Esto puede resultar en una experiencia de usuario más rápida y eficiente.

El Futuro del Cómputo Descentralizado

Aunque el entrenamiento de IA de vanguardia seguirá siendo una tarea centralizada en el futuro previsible, el cómputo de IA está comenzando a desplazarse hacia la inferencia y las cargas de trabajo de producción que requieren una coordinación más laxa. Con el crecimiento de hardware de consumo más capaz y la eficiencia de los modelos de código abierto, una gama más amplia de tareas de IA puede trasladarse fuera de los centros de datos centralizados. Esto permite que los modelos descentralizados se integren en el ecosistema de IA de manera más efectiva.

Como concluye Jieyi Long, cofundador y jefe de tecnología de Theta, «los usuarios pueden ejecutar modelos de difusión, modelos de reconstrucción 3D y otras cargas de trabajo significativas de manera local». Esto abre la puerta a una nueva era en la que los usuarios minoristas pueden compartir sus recursos de GPU, contribuyendo así a un ecosistema de IA más diversificado y accesible.

Preguntas Frecuentes

¿Qué son las redes GPU descentralizadas?

Las redes GPU descentralizadas son infraestructuras que permiten a los usuarios compartir sus recursos de procesamiento gráfico para ejecutar cargas de trabajo de IA, especialmente en tareas de inferencia y procesamiento de datos.

¿Por qué el entrenamiento de IA se concentra en centros de datos centralizados?

El entrenamiento de IA de vanguardia requiere una sincronización precisa y un alto rendimiento que solo los centros de datos de gran escala pueden proporcionar, lo que los hace ideales para estas tareas complejas.

¿Cómo pueden las redes descentralizadas ayudar a reducir costos?

Al permitir que los usuarios compartan sus recursos de GPU, las redes descentralizadas pueden ofrecer una solución más económica para ejecutar cargas de trabajo de IA, en comparación con los costos elevados de los centros de datos centralizados.

¿Cuáles son las ventajas de usar redes GPU descentralizadas?

Las redes descentralizadas ofrecen ventajas como menor latencia, mayor elasticidad y capacidad para manejar tareas que no requieren sincronización constante, lo que las hace ideales para cargas de trabajo de inferencia.

¿Qué tipo de tareas son más adecuadas para las redes GPU descentralizadas?

Las tareas adecuadas incluyen la recolección y preparación de datos, así como la ejecución de modelos de inferencia que pueden operar de manera independiente y en paralelo.