Explore las arquitecturas de IA: Fundamentos y consideraciones prácticas
Las arquitecturas de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático representan un cambio significativo en el despliegue de entornos de computación de alto rendimiento. Diseñar clusters de Inteligencia Artificial implica la creación de una infraestructura de red específica centrada en enlaces de baja latencia y alto ancho de banda. Esto no solo garantiza un rendimiento óptimo de la red, sino también una simplificación de los
plazos de implementación.
En el corazón de esta transformación arquitectónica se encuentra el impacto significativo de las capacidades de procesamiento paralelo, que constituyen la fuerza motriz detrás de las tareas de aprendizaje fundamentales para la propuesta de valor de la IA. Notablemente, los clusters de IA están haciendo la transición de hardware tradicional basado en CPU a nodos basados en GPU. Este cambio no solo marca una evolución de 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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