Explore Arquitecturas de IA y ML: Fundamentos y Consideraciones Prácticas
Las arquitecturas de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) representan un cambio transformador en el despliegue de entornos de computación de alto rendimiento. Diseñar clusters de IA y ML implica establecer una infraestructura de red específica que gira en torno a enlaces de baja latencia y alto ancho de banda. Esto no solo garantiza un rendimiento óptimo de la red, sino que también simplifica los cronogramas de implementación.
En el corazón de esta transformación arquitectónica está el impacto significativo de las capacidades de procesamiento paralelo, que actúan como la fuerza impulsora detrás de las tareas de aprendizaje fundamentales para la propuesta de valor de la IA.
Notablemente, los clusters de IA están haciendo una transición del hardware tradicional basado en CPU a nodos basados en GPU. Este cambio no solo marca una alteración en los paradigmas de computación, sino que también representa un desafío sustancial para las arquitecturas de centros de datos establecidas, cuestionando los paradigmas actuales de diseño de red.
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