CENTRO DE DATOS IA
Un centro de datos de IA es una instalación que alberga la infraestructura de TI específica necesaria para entrenar, implementar y entregar aplicaciones y servicios de IA. Cuenta con arquitecturas avanzadas de computación, red y almacenamiento y con capacidades de energía y refrigeración para manejar las cargas de trabajo de la IA.
Aunque los centros de datos tradicionales contienen muchos de los mismos componentes que un centro de datos de IA, su potencia informática y otras capacidades de infraestructura de TI varían mucho. Las organizaciones que quieran capitalizar los beneficios de la tecnología de IA se beneficiarían del acceso a la infraestructura de IA necesaria.
Hay muchas vías de acceso y la mayoría de las empresas no necesitarán construir sus propios centros de datos de IA desde cero, una labor monumental. Opciones como la nube híbrida y la colocación han reducido la barrera de entrada para que las organizaciones de todos los tamaños puedan aprovechar el valor de la IA.
Centros de datos de IA vs. centros de datos tradicionales
Los centros de datos de IA comparten muchas similitudes con los centros de datos tradicionales. Cada uno de ellos contiene hardware como servidores, sistemas de almacenamiento y equipos de red. Los operadores de ambos deben tener en cuenta aspectos como la seguridad, la fiabilidad, la disponibilidad y la eficiencia energética.
Las diferencias entre estos dos tipos de centros de datos se derivan de las extraordinarias demandas de las cargas de trabajo de IA de alta intensidad. A diferencia de los centros de datos de IA, los centros de datos típicos contienen una infraestructura que rápidamente se vería abrumada por las cargas de trabajo de IA. La infraestructura preparada para la IA está especialmente diseñada para la nube, la IA y las tareas de machine learning.
Por ejemplo, es más probable que los centros de datos convencionales estén diseñados para unidades centrales de procesamiento (CPU) y las contengan. Mientras que los centros de datos preparados para la IA requieren unidades de procesamiento de gráficos (GPU) de alto rendimiento y sus consideraciones de infraestructura de TI, como capacidades avanzadas de almacenamiento, redes, energía y refrigeración. A menudo, el gran número de GPU necesarias para los casos de uso de la IA también requiere muchos más metros cuadrados.
