Cómo las GPU inactivas pueden reducir a la mitad los costos de procesamiento de la IA

Los enjambres de GPU empresariales superan en un 37% a los A100 en la nube

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Las empresas de todo el mundo se enfrentan al aumento de los costos de la nube y a una presión cada vez mayor para cumplir los objetivos de cero emisiones netas. Escondida en los escritorios, estaciones de trabajo y servidores corporativos de uso diario, se esconde una oportunidad sin explotar. Una prueba de concepto (PoC) reciente demostró que un «enjambre» distribuido de GPU para el consumidor puede igualar (y con frecuencia superar) a las GPU en la nube de primera calidad para las cargas de trabajo de IA empresariales.

Un tipo diferente de prueba en la nube

En colaboración con un banco global, analizamos si las GPU corporativas estándar podrían reemplazar la inferencia de IA alojada en la nube. La PoC comparó las GPU para estaciones de trabajo (NVIDIA RTX 4500, RTX 4090 y doble RTX 6000 Ada) con la instancia de GPU A100 de 80 GB de alto rendimiento de Runpod.

Dentro del enjambre de GPU

Hivenet transforma las GPU corporativas inactivas en una red informática segura y preparada para la empresa. Administrado a través de una puerta de enlace ligera, este clúster distribuido se amplía sin esfuerzo según la demanda, cifra todas las comunicaciones y se integra sin problemas con los servicios de identidad empresarial existentes, sin necesidad de ningún hardware nuevo.

Resultados de cómputos PoC

Las pruebas involucraron cargas de trabajo de inferencia de IA generativa, rastreando meticulosamente métricas clave como el rendimiento (tokens por segundo), la latencia, la concurrencia y la eficiencia energética.

Las 2 GPU dobles RTX 6000 Ada del enjambre superaron notablemente a las 2xA100 de Runpod al lograr un rendimiento un 37% mayor en los picos de carga y mantener una ventaja constante de rendimiento del 16% en cargas de trabajo continuas. Si bien la A100 tenía una ligera ventaja de latencia (un 11% más de tiempo de entrega del primer token con una concurrencia extremadamente alta), el clúster de GPU que utilizaba la tecnología Hivenet ofrecía un rendimiento global impresionante. En un principio, el consumo de energía era mayor en las GPU de consumo. Sin embargo, después de tener en cuenta los gastos generales típicos de los centros de datos (PUE), la brecha de eficiencia energética se redujo considerablemente.

Eficiencia de costes y ahorro

Las empresas necesitan pruebas financieras concretas para fundamentar las decisiones estratégicas, y los datos hablan con claridad. El coste total de propiedad (TCO) mensual, que abarca la amortización del hardware a lo largo de tres años (según los ciclos de vida típicos del hardware empresarial), el precio de la energía de 0,18 €/kWh (según el precio promedio de 2024) y las tarifas asociadas a la nube o las licencias de nube, se calculó partiendo de hipótesis realistas de un uso de la GPU del 75%.

Este enjambre de GPU reduce significativamente los costos, lo que permite ahorrar aproximadamente el 49% en comparación con las GPU alojadas en la nube y alrededor del 43% en comparación con las configuraciones A100 locales tradicionales. GPU de nivel inferior, como la RTX 4500 o La RTX 4090 puede reducir aún más los costos para cargas de trabajo menos sensibles a la latencia.

Por qué todos los CIO deberían preocuparse

Los resultados de esta PoC representan un logro técnico y señalan un cambio transformador en la estrategia informática empresarial. Al convertir el hardware corporativo infrautilizado en una infraestructura de inteligencia artificial de alto rendimiento, las empresas pueden liberar importantes recursos presupuestarios y redirigir inmediatamente estos ahorros hacia la innovación, la adquisición de talento o iniciativas críticas de crecimiento empresarial.

Confiar en una infraestructura propia aporta previsibilidad y estabilidad en la latencia y el rendimiento, lo que evita los problemas comunes de la congestión de la región de la nube o las fluctuaciones inesperadas de precios. Las empresas de los sectores regulados se benefician especialmente, ya que la ejecución in situ de las cargas de trabajo de inferencia simplifica considerablemente el cumplimiento de la soberanía de los datos.

Más allá del ahorro de costes, los enjambres de GPU distribuidas ofrecen beneficios tangibles de sostenibilidad. La reutilización del hardware existente reduce drásticamente el impacto ambiental de la construcción de nuevos centros de datos y reduce la demanda energética actual, lo que contribuye directamente a los compromisos corporativos en materia de ESG.

Al aprovechar su hardware de manera más estratégica, las empresas también pueden fortalecer sus posiciones negociadoras con los proveedores de nube, garantizando mejores condiciones y evitando la dependencia de los proveedores con un modelo de integración de bajo riesgo que complemente la infraestructura existente (utilizando contenedores livianos, puntos finales de API y túneles VPN seguros para el despliegue), donde las cargas de trabajo se reasignan dinámicamente si algún nodo deja de estar disponible. Este enfoque ofrece resiliencia operativa sin complejidad adicional.

«Vimos un alivio inmediato en nuestro presupuesto de GPU», dijo un jefe sénior de infraestructura del banco participante tras la prueba. «La transición fue más fluida de lo esperado y el rendimiento sorprendió a nuestro equipo de ingeniería».

Los clústeres de GPU distribuidos ofrecen una ventaja estratégica, ya que transforman los activos corporativos inactivos en recursos productivos y de alto valor. Esto ahorra dinero Y brinda a las empresas más control, mejor sostenibilidad y un sistema de inteligencia artificial más sólido y flexible.

Conclusión estratégica

En lugar de alquilar continuamente costosas GPU en la nube, las empresas ahora tienen una alternativa factible e inmediata. La tecnología de enjambre de GPU distribuidas de Hivenet demuestra de manera concluyente que el uso de los escritorios existentes es viable y que es el camino más práctico y rentable para lograr una infraestructura de IA eficiente, sostenible y segura.

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