Neocloud frente a los hiperescaladores: por qué Hivenet supera a la gran nube

Qué ocurre cuando la antigua nube se une a la era de la IA y por qué las neonubes como Compute con Hivenet están ganando la carrera.

Los límites de los hiperescaladores

AWS, Google Cloud y Azure, los más grandes proveedores de nube, construido la web moderna. Sus infraestructuras alimentan miles de millones de aplicaciones, bases de datos y sitios web. Sin embargo, su escalabilidad conlleva ventajas y desventajas: complejidad, latencia y costo. Otros proveedores de nube también están ingresando al mercado con nuevas ofertas de GPU.

Estos hiperescaladores nunca se diseñaron para las exigencias de las cargas de trabajo de IA actuales. El acceso a la GPU es limitado, el aprovisionamiento es lento y los modelos de precios son opacos. Los hiperescaladores suelen tener dificultades para garantizar una alta disponibilidad de los recursos de la GPU, lo que provoca posibles interrupciones en el acceso. Los desarrolladores pagan por las capas de abstracción que no necesitan. El rendimiento se ve afectado y la experimentación se ralentiza, con el riesgo añadido de tiempo de inactividad debido a la escasez de recursos o a los períodos de mantenimiento. El entrenamiento de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático a gran escala requiere una enorme potencia de procesamiento en paralelo y tipos de GPU específicos, algo que estos hiperescaladores tienen dificultades para ofrecer. Varios servicios de GPU en la nube admiten varios tipos de GPU, como las NVIDIA H100, A100, A10 Tensor Core, V100, RTX A6000, RTX 4090 y GH200 Superchip, que son esenciales para las cargas de trabajo de IA modernas. Las empresas emergentes de inteligencia artificial y los laboratorios de investigación necesitan acceso inmediato a las GPU de alta gama sin largos tiempos de espera.

La era de la IA no necesita nubes más grandes. Necesita unas más inteligentes. Las neonubes son particularmente beneficiosas para las organizaciones con requisitos regionales específicos de soberanía o latencia de datos.

Para obtener una introducción completa al concepto y los orígenes de la neocloud, lea Qué es una neonube: el auge de la nube creada para la IA.

La transición desde estos límites nos lleva a la nueva alternativa: la nube que prioriza la IA, diseñada para ofrecer rendimiento y simplicidad.

Qué hace que una neocloud sea diferente

La neocloud da la vuelta al modelo de hiperescala. Está diseñado para operaciones que priorizan la GPU, cargas de trabajo que priorizan la IA y eficiencia en el mundo real.

Compute con Colmena no compite en tamaño, compite en enfoque. Ofrece resultados: los clientes, desde empresas emergentes hasta empresas emergentes, confían en las neonubes para obtener una computación de IA segura y escalable que satisfaga sus exigentes cargas de trabajo. un futuro más sostenible para la computación en nube.

• Arquitectura que prioriza la GPU: Acceso directo e ininterrumpido a las GPU RTX 4090 y 5090 sin sobrecarga de virtualización. Los usuarios pueden crear rápidamente nuevos recursos o cuentas de GPU con una configuración mínima.
• Precios transparentes: Facturación completa por segundo sin sorpresas de salida o almacenamiento.
• Computación distribuida: Una red de dispositivos reales en todas las regiones, que mejora la latencia y el uso de energía.
• Sostenibilidad: Un modelo distribuido que reutiliza el hardware inactivo y reduce el impacto ambiental.
• Ahorro de costes: Puede ahorrar hasta un 80% en comparación con las nubes tradicionales.

Las neonubes no sustituyen a los hiperescaladores para las cargas de trabajo generales. Se especializan en computación basada en inteligencia artificial, donde el rendimiento y el control son lo más importante. Una estrategia multinube híbrida utiliza hiperescaladores tradicionales para las necesidades generales de TI y neonubes para cargas de trabajo de IA especializadas, lo que ofrece lo mejor de ambos mundos.

Para comprender mejor dónde encaja una neocloud, consulte nuestra guía sobre cuándo usar una neocloud.

Costo y rendimiento: donde los hiperescaladores pierden

Los hiperescaladores cobran una prima por el acceso a la GPU. Alquilar un A100 en un proveedor importante puede costar más de 3 dólares/hora, lo que suele duplicar o triplicar el precio de un neocloud. El acceso a recursos informáticos especializados en las neonubes puede resultar considerablemente más económico si se accede a una GPU bajo demanda, entre 2 y 7 veces más barato que con otras opciones. La mayoría de las ofertas ofrecen facturación sin costes adicionales para las transferencias de datos, como las tarifas de entrada y salida, lo que las hace más rentables para las cargas de trabajo de IA.

Compute with Hivenet ofrece RTX 4090 por 0,40 €/hora y 5090 por 0,75 €/hora con facturación por segundo. Sin mínimos. Sin compromisos. Es un precio de GPU realmente transparente. Hivenet ofrece el mejor precio por hora de GPU, lo que maximiza el valor por cada dólar gastado.

La diferencia va más allá de los números. Con el diseño distribuido de Hivenet, las cargas de trabajo se acercan más a los usuarios, lo que reduce la latencia y aumenta el rendimiento. Cada instancia se beneficia de un alto ancho de banda de red, con hasta 10 Gb por instancia disponibles para una transferencia rápida de datos durante las tareas informáticas. A efectos de inferencia, esto significa respuestas más rápidas y un escalado más fluido. Las cargas de trabajo de IA también se benefician de la rápida implementación de instancias de GPU que se pueden activar o lanzar en segundos, lo que garantiza un retraso mínimo en la ejecución. Los usuarios pueden seleccionar entre una variedad de tipos de instancias adaptado a diferentes cargas de trabajo y presupuestos. Las instancias de GPU se pueden escalar de una sola GPU a varias GPU, como 2, 4 u 8 veces, según los requisitos de carga de trabajo. Los usuarios pueden empezar con una sola GPU y ampliar sus recursos en cualquier momento. Los servicios de GPU en la nube hacen hincapié en la configuración instantánea, lo que permite a los usuarios implementar o activar instancias en cuestión de segundos.

Control y sencillez

Los hiperescaladores construyeron sus ecosistemas para escalar, pero a costa del control. Dispones de docenas de configuraciones, servicios y capas de permisos que la mayoría de los desarrolladores no necesitan. Administrarlos añade fricción.

Compute con Hivenet devuelve el control a los usuarios. Tú eliges tu hardware, te conectas directamente y empezar a computar. Sin colas de aprovisionamiento ni niveles ocultos. Una vez que haya seleccionado el hardware, las cargas de trabajo se implementarán automáticamente para que pueda empezar sin demora.

Se trata de una GPU como servicio diseñada para personas que desean crear, no configurar. Esta filosofía define la infraestructura informática de inteligencia artificial que Hivenet proporciona: simple, eficiente y escalable. Las GPU de consumo compatibles con IA ofrecen una mejor relación costo-rendimiento que las GPU de centros de datos. Además, algunos Servicios en la nube de GPU admiten varios marcos de aprendizaje automático como TensorFlow, PyTorch y NVIDIA CUDA listos para usar, lo que agiliza el proceso de desarrollo de las aplicaciones de IA. Tras las selecciones iniciales, la plataforma automatiza completamente el resto del proceso de implementación.

La brecha de sostenibilidad

El huella de carbono de los centros de datos de hiperescala es enorme. Enfriamiento, la redundancia y el consumo de energía se suman. A medida que las cargas de trabajo de la IA se multiplican, ese impacto aumenta.

La computación con Hivenet toma un camino diferente. Al convertir los dispositivos inactivos existentes en nodos de cómputos activos, se forma una nube de GPU sostenible. La energía que de otro modo se desperdiciaría impulsa las cargas de trabajo reales de la IA.

Este modelo de computación de IA ecológico reduce la necesidad de una nueva infraestructura y extiende el ciclo de vida del hardware existente. No solo es eficiente, sino también responsable.

La ventaja de la soberanía

Los hiperescaladores suelen centralizar los datos de formas que entran en conflicto con las leyes emergentes de privacidad y soberanía de los datos. Para los equipos europeos, esto puede ser un problema legal y ético.

El enfoque distribuido de Hivenet se alinea naturalmente con la soberanía digital y funciona como una nube de GPU distribuida que mejora el cumplimiento regional al tiempo que mejora el rendimiento. Sus clústeres de GPU funcionan localmente en los Emiratos Árabes Unidos, Francia y EE. UU., lo que garantiza una menor latencia y un cumplimiento más estricto.

Esta combinación de soberanía y sostenibilidad hace que Compute con Hivenet destaque en un panorama aún dominado por el pensamiento centralizado. Colmena proporciona un cumplimiento integrado del RGPD sin obstáculos adicionales que superar.

Funciones de nivel empresarial para cargas de trabajo modernas

Compute con Hivenet te da acceso a potentes GPU para trabajar con inteligencia artificial. Es una plataforma en la nube que se encarga del trabajo pesado para que puedas concentrarte en tus proyectos. Obtienes acceso bajo demanda a instancias de GPU de alto rendimiento, incluidos los últimos modelos de NVIDIA. Entrena modelos de IA, afínalos o ejecuta inferencias a gran escala. No más esperas.

La plataforma te da el control. Implemente máquinas virtuales en segundos. Administre su configuración en varias regiones. NVIDIA CUDA funciona nada más sacarlo de la caja, por lo que tus cargas de trabajo se ejecutan a toda velocidad. Los desarrolladores y científicos de datos pueden crear, entrenar e implementar modelos de IA sin tener que enfrentarse a los límites del hardware ni a las configuraciones complejas.

Sus datos permanecen seguros en la nube de GPU de Hivenet. La infraestructura se amplía cuando la necesita y mantiene protegidas sus cargas de trabajo confidenciales. Paga por segundo con una facturación transparente, sin costes ocultos ni comisiones de salida inesperadas. Sabrás exactamente lo que estás gastando.

Hivenet admite una amplia gama de tipos de GPU. Elija el hardware que se adapte a sus necesidades y presupuesto. ¿Estás realizando un entrenamiento intensivo de IA? ¿Desplegar la inferencia a escala? ¿Estás experimentando con nuevos modelos? Las GPU de alto rendimiento de la plataforma se encargan de todo.

Los desarrolladores obtienen API y herramientas de automatización sólidas. Integre la nube de GPU en sus flujos de trabajo actuales sin problemas. Automatice las implementaciones de sus modelos de IA. El equipo de soporte está ahí cuando necesitas ayuda: te guiará durante la configuración, te ayudará a optimizar tus cargas de trabajo y a mantener los costos bajo control.

Hivenet ofrece un seguro, nube de GPU de alto rendimiento diseñado para el trabajo moderno de la IA. Puede innovar sin administrar una infraestructura compleja. Es transparente, flexible y confiable: todo lo que necesita para hacer avanzar sus proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la nube.

El futuro de la nube es más pequeño e inteligente

El futuro de la computación en nube no se definirá únicamente por la escala. Se definirá según el propósito. El objetivo de la neonube no es reemplazar a AWS o Google Cloud, sino ofrecer una alternativa para las cargas de trabajo de IA que valoran la transparencia, la velocidad y la localización.

Compute con Hivenet muestra cómo es este futuro: descentralizado, eficiente y justo. Se presenta como un La nube prioriza la IA y una piedra angular de Infraestructura de computación de IA.

Para obtener una guía más práctica, puede revisar Cuándo usar una neocloud y cuándo no la necesita para comprender mejor cómo alinear las cargas de trabajo con el modelo de nube correcto.

La era del dominio a hiperescala está llegando a su fin. La neocloud es lo que viene después.

Para mantenerse informado sobre las últimas actualizaciones de productos, puntos de referencia y tutoriales, siga El blog de Hivenet.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿En qué se diferencia una neocloud de un hiperescalador?

Una neocloud se centra en la infraestructura y las cargas de trabajo de IA que dan prioridad a la GPU, mientras que los hiperescaladores se centran en la computación de uso general.

¿La computación con Hivenet es más barata que con AWS o Google Cloud?

Sí. Ofrece precios de GPU en la nube más bajos con facturación por segundo y sin cargos ocultos.

¿Puedo usar Compute con Hivenet para el entrenamiento y la inferencia?

Absolutamente. Es compatible con ambos casos de uso con las GPU RTX 4090 y 5090 bajo demanda.

¿Por qué los hiperescaladores son ineficaces para las cargas de trabajo de IA?

Se basan en capas virtualizadas y centros de datos centralizados que aumentan la latencia y el costo.

¿Qué hace que Compute with Hivenet sea más sostenible?

Reutiliza el hardware inactivo para formar una nube de GPU sostenible, lo que reduce la producción de carbono y prolonga la vida útil del hardware.

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