Cuándo usar una neocloud y cuándo no la necesita

Cómo decidir si tus cargas de trabajo de IA pertenecen a Compute con Hivenet o a una plataforma de nube tradicional

Cómo elegir la plataforma adecuada para sus cargas de trabajo de IA depende de sus necesidades de rendimiento, costo y cumplimiento. Las neoclouds llenan el vacío dejado por los proveedores de nube tradicionales al permitir una innovación de inteligencia artificial más rápida y rentable.

Las neoclouds están diseñadas para fomentar la innovación de la IA al proporcionar una infraestructura especializada para cargas de trabajo de IA avanzadas, como el procesamiento de GPU de alto rendimiento y el almacenamiento distribuido. Este cambio hacia un diseño de nube centrado en el rendimiento es especialmente relevante para las organizaciones que buscan acelerar la experimentación y el desarrollo de la inteligencia artificial. Para obtener más información, consulte nuestros artículos fundamentales sobre la infraestructura de nube distribuida y las plataformas de nube de próxima generación.

Entender cuándo es importante una neocloud

No todas las cargas de trabajo necesitan una nube que dé prioridad a la GPU. Algunas funcionan perfectamente bien en la infraestructura tradicional basada en la CPU. Pero cuando el rendimiento, la velocidad o la eficiencia energética se convierten en obstáculos, neocloud empieza a tener sentido.

Un neocloud no es solo un término nuevo, es una respuesta práctica a la creciente brecha entre la computación de uso general y las cargas de trabajo impulsadas por la IA. Los neoclouds están diseñados para la IA, con una arquitectura de nube diseñada específicamente para soportar las exigentes tareas de entrenamiento e inferencia de la IA, ofreciendo un rendimiento óptimo y un rendimiento predecible. La computación con Hivenet representa este cambio hacia un diseño de nube sostenible y centrado en el rendimiento, en el que las neonubes se centran en los requisitos exclusivos de las aplicaciones impulsadas por la IA. Se espera que las neoclouds capturen un crecimiento significativo del mercado en el sector de las GPUaaS.

Para entender mejor qué es una neocloud, lee nuestro artículo fundamental sobre la infraestructura de neocloud, que define el término y sus principios.

Cargas de trabajo que prosperan en una neocloud

La mejor manera de decidir si necesita un neocloud es analizar su tipo de carga de trabajo. Las neoclouds están diseñadas para gestionar una amplia gama de cargas de trabajo de IA, incluidas aquellas que requieren hardware especializado, un rendimiento optimizado y una infraestructura de GPU escalable para tareas exigentes de análisis y aprendizaje automático. Aquí es donde Compute with Hivenet sobresale:

• Entrenamiento y ajuste de la IA: Estas tareas requieren un paralelismo masivo, algo que las GPU manejan de forma nativa. La computación con las instancias RTX 4090 y 5090 de Hivenet hace que el entrenamiento de modelos grandes sea más rápido y rentable. La infraestructura de las neoclouds está diseñada específicamente para acelerar el entrenamiento y el ajuste de los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), proporcionando una solución optimizada Infraestructura de GPU y potentes GPU para cargas de trabajo de aprendizaje automático y computación de alto rendimiento.
• Inferencia a escala: Si está implementando un modelo de IA y necesita una latencia baja, el diseño distribuido de Hivenet Compute acerca la inferencia a los usuarios. Los neoclouds aprovechan la computación perimetral para implementar cargas de trabajo de inferencia en los nodos periféricos, lo que reduce la latencia al procesar los datos geográficamente más cerca de los usuarios finales.
• Renderización y simulación: Los gráficos, la animación 3D o las simulaciones físicas se basan en operaciones con uso intensivo de la GPU. Las neoclouds ofrecen un mejor rendimiento por vatio que las configuraciones tradicionales.
• Investigación científica y análisis de datos: La computación con Hivenet admite cargas de trabajo complejas en las que la precisión y la potencia de procesamiento importan más que la flexibilidad informática general. Las neoclouds permiten el análisis avanzado y admiten el procesamiento complejo de cargas de trabajo de inteligencia artificial, lo que las hace ideales para la investigación científica y las tareas intensivas en datos.

Estos escenarios se benefician de GPU como servicio modelos en los que el rendimiento y la transparencia no son negociables.

Cuando las nubes tradicionales siguen funcionando

Hay casos en los que los hiperescaladores todavía caben. Los sitios web pequeños, las aplicaciones con gran capacidad de almacenamiento y la automatización de bajo consumo no requieren un rendimiento al nivel de la GPU. Si las cargas de trabajo funcionan correctamente en las CPU y la escalabilidad es más importante que la densidad de procesamiento sin procesar, una nube tradicional puede resultar más económica. Los hiperescaladores tradicionales son más adecuados para cargas de trabajo de TI generales y estructuras de facturación complejas. Sin embargo, es posible que las nubes tradicionales no satisfagan de manera eficiente las demandas de cargas de trabajo de IA que consumen muchos recursos, especialmente cuando se requiere un escalamiento en tiempo real y una rápida adaptación de la infraestructura.

La diferencia está en la especialización. Las neonubes como Compute con Hivenet no están diseñadas para reemplazar todas las nubes, sino para hacer algo excepcionalmente bueno: ofrecer procesamiento de IA predecible y de alto rendimiento. Las neoclouds se especializan en ofrecer GPU como servicio (GPUaaS) principalmente para cargas de trabajo de IA. También ofrecen modelos de consumo flexibles, que incluyen opciones de pago por uso para el uso de la GPU.

Al decidir entre los tipos de nube, tenga en cuenta las necesidades de control, previsibilidad de costos y sostenibilidad de su equipo. Si estas son tan importantes como la velocidad, es probable que una neocloud sea la mejor opción.

Coste, control y sostenibilidad

Pasar a un modelo de neocloud a menudo reduce tanto los costos como los residuos. Precios de GPU transparentes significa que solo pagas por lo que usas. Compute con la facturación por segundo de Hivenet ayuda a los equipos pequeños a experimentar sin miedo a los excesos. Los neoclouds también ofrecen precios por hora transparentes para los recursos de la GPU, a diferencia de los proveedores de nube tradicionales, que tienen estructuras de precios complejas y estratificadas. Los proveedores de Neocloud ofrecen una tarifa simple por hora por GPU que cubre todo: redes, almacenamiento y ayuda a gestionar los costes. Puede reducir sus gastos de GPU hasta en un 66% si elige neoclouds en lugar de proveedores de nube tradicionales. Las empresas pueden ahorrar hasta un 66% en costes de GPU si utilizan neoclouds en comparación con los proveedores de nube tradicionales. Las neoclouds ofrecen precios competitivos, lo que las convierte en una alternativa rentable a las plataformas de nube tradicionales.

También hay control. Los desarrolladores saben exactamente en qué hardware utilizan, sin niveles abstractos ni instancias misteriosas. Y porque Colmena distribuye las cargas de trabajo entre los dispositivos inactivos existentes y también crea un nube de GPU sostenible que minimiza la huella de carbono. Muchas neonubes se centran en crear centros de computación de alto rendimiento que cumplan con los requisitos regionales específicos de privacidad y cumplimiento de los datos. Las neoclouds aprovechan los centros de datos seguros y compatibles para alojar la infraestructura de inteligencia artificial, lo que garantiza una seguridad y confiabilidad de nivel empresarial. Las neoclouds permiten a las empresas alquilar la capacidad de procesamiento de la GPU en lugar de adquirir la infraestructura por sí mismas. Las neoclouds dan prioridad a la seguridad de los datos y al cumplimiento de las normativas, al tiempo que prestan servicios a diversos clientes, desde empresas emergentes de IA hasta empresas de la lista Fortune 500.

Cuando su infraestructura se alinea con sus valores (velocidad, transparencia y sostenibilidad), dedica menos tiempo a la administración y más a la creación. Sin embargo, las organizaciones pueden enfrentarse a desafíos a la hora de hacer la transición a una neocloud, como gestionar la integración de la infraestructura y adaptarse a los nuevos modelos operativos.

Seguridad y cumplimiento en neoclouds

Sus cargas de trabajo de IA se están convirtiendo en la columna vertebral de su empresa. La seguridad y el cumplimiento ya no son cosas buenas: son imprescindibles. Los proveedores de Neocloud lo entienden. Construyen su infraestructura de inteligencia artificial con una seguridad sólida y un cumplimiento normativo integrados desde el primer día. Si está manejando datos confidenciales, modelos de lenguaje de gran tamaño o algoritmos patentados, necesita la tranquilidad que brinda un entorno seguro y compatible.

Las neonubes no se limitan a las protecciones básicas. Ponen medidas de seguridad avanzadas en cada capa. Sus datos se cifran tanto si están almacenados como si se mueven por la red. Los controles de acceso son detallados: tú decides exactamente quién puede tocar tus instancias de GPU, tu almacenamiento y tus cargas de trabajo de IA. Las auditorías de seguridad periódicas y la supervisión continua detectan las posibles amenazas antes de que afecten sus operaciones.

El cumplimiento es donde realmente brillan las neonubes. Los principales proveedores cumplen con los estándares del sector, como el SOC2 y la ISO 27001. También respaldan marcos regulatorios como la HIPAA y el PCI-DSS. Esto significa que puede implementar cargas de trabajo de IA sabiendo que su infraestructura cumple con los estrictos requisitos de cumplimiento. Las funciones de soberanía de datos le permiten elegir dónde se almacenan y procesan sus datos, lo que le ayuda a cumplir con las normativas regionales y las leyes de privacidad.

La infraestructura de IA en sí misma recibe una protección seria. Los neoclouds protegen el hardware de las GPU, incluidas las potentes GPU de NVIDIA, mediante mecanismos de arranque seguros, actualizaciones de firmware y sistemas de detección de intrusos. Tus tareas de entrenamiento, ajuste fino e inferencia de inteligencia artificial se ejecutan en un hardware fiable y sin limitaciones. La compatibilidad total con NVIDIA CUDA y los tipos de GPU más recientes viene de serie.

Mantiene el control total sobre sus datos y cargas de trabajo. Las herramientas de auditoría, gestión de acceso y cifrado le permiten gestionar su infraestructura de IA de acuerdo con sus propias políticas de cumplimiento. Este control es especialmente importante si trabajas en proyectos delicados o en sectores regulados.

Los neoclouds funcionan con su configuración actual. Admiten arquitecturas de nube híbrida y multinube. Puede implementar cargas de trabajo de inteligencia artificial en varios proveedores de nube, incluidos Google Cloud, Microsoft Azure y los proveedores de nube tradicionales, sin dejar de mantener estándares de seguridad y cumplimiento coherentes. Puedes utilizar los puntos fuertes de cada proveedor para mejorar el coste total de propiedad, evitar gastos de salida innecesarios y asegurarte de que tu infraestructura de IA sea segura y rentable.

Los proveedores de Neocloud compiten arduamente para ofrecer la infraestructura de IA más segura, compatible y de alto rendimiento disponible. Características como la seguridad de las instancias de GPU, los marcos de cumplimiento normativo y la transparencia de los precios ayudan a las neoclouds a satisfacer la demanda sin precedentes de computación de IA segura y escalable. Si quiere innovar con confianza, las neoclouds ofrecen una base sólida, ya que combinan seguridad, cumplimiento y rentabilidad en cada etapa de su transición a la IA.

Cómo hacer la transición a una neonube

La adopción de una neonube no requiere una migración completa. Muchos equipos utilizan configuraciones híbridas: entrenan modelos grandes con ellas Compute con Hivenet mientras se mantienen los servicios no críticos en otros proveedores. Muchas empresas utilizan una estrategia de nube híbrida, que aprovecha las neonubes para las tareas de inteligencia artificial y los hiperescaladores para las necesidades tradicionales. Entre las principales empresas de neocloud se encuentran Hivenet, CoreWeave, Crusoe, Lambda Labs, Nebius y Vultr. Las neoclouds pueden ayudar a democratizar el acceso a la infraestructura de inteligencia artificial al hacer que los recursos avanzados de GPU sean más asequibles para las empresas emergentes y las organizaciones de investigación.

Este enfoque híbrido combina lo mejor de ambos mundos: el rendimiento que da prioridad a la GPU cuando lo necesita y la infraestructura existente donde no lo necesita. Con API y acceso SSH, Compute con Hivenet se integra fácilmente en la mayoría de las tuberías. Los modelos y cargas de trabajo de IA se pueden implementar fácilmente en plataformas neocloud utilizando herramientas de automatización y orquestación, lo que permite a los usuarios lanzar, administrar y escalar los recursos de manera eficiente.

Si sus flujos de trabajo implican inferencias, IA distribuida o reentrenamiento frecuente, trasladar parte de su pila a una neocloud podría amortizarse rápidamente.

La comida para llevar

Las neonubes representan un paso adelante, no un reemplazo. Compute con Hivenet no solo es más rápido, sino que es más inteligente, más justo y está diseñado para las cargas de trabajo que definen la próxima era de la informática. Neoclouds se especializa en ofrecer computación de alto rendimiento básica diseñada para las cargas de trabajo de IA más exigentes.

Si está ejecutando modelos de IA, simulaciones o canalizaciones de renderizado, el modelo de neocloud ofrece claridad mientras que las nubes antiguas ofrecen complejidad.

La pregunta no es si te mudarás a una neocube, es cuando.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Qué tipos de cargas de trabajo se benefician más de una neonube?

Las tareas de entrenamiento, inferencia y simulación de IA registran las mayores ganancias de rendimiento gracias al diseño centrado en la GPU.

¿Puedo combinar Compute con Hivenet con mi configuración de nube actual?

Sí. Muchos usuarios adoptan estrategias híbridas y ejecutan cargas de trabajo que consumen mucha GPU en Hivenet y otros servicios en otros lugares.

¿Cómo se comparan los precios de Compute with Hivenet con los de AWS o Google Cloud?

Por lo general, es entre un 50 y un 60% más bajo para una potencia de GPU equivalente, con facturación por segundo y sin cargos ocultos.

¿Se está mudando a un complejo de neocloud?

No. Compute with Hivenet admite marcos y API comunes, por lo que la integración es sencilla.

¿Una neocloud ayuda a reducir el impacto ambiental?

Sí. Compute with Hivenet reutiliza los dispositivos inactivos, formando un cómputos de IA ecológicos red eficiente y sostenible.

¿En qué se diferencia Compute with Hivenet de AWS o Google Cloud para cargas de trabajo de IA?

Ofrece un acceso centrado en la GPU, una facturación transparente y un diseño distribuido centrado en la sostenibilidad, diferencias clave con respecto a los hiperescaladores tradicionales.

‍