Los dispositivos Micron de memoria y almacenamiento aceleran el éxito de la IA

Respuesta: Si bien las CPU y las GPU son componentes esenciales de los servidores de IA, no son los únicos componentes a considerar. Los productos de memoria y almacenamiento pueden afectar los resultados sustancialmente.   

Las CPU y las GPU (las partes de “procesamiento” de cualquier servidor de IA) no gestionan directamente los grandes conjuntos de datos necesarios para la IA. De hecho, las CPU y las GPU dependen de una memoria y un almacenamiento rápidos para almacenar y gestionar los datos de entrenamiento, lo que garantiza que se envían a los distintos elementos informáticos de forma rápida y constante.   

Si la ingesta del conjunto de datos hace una copia de seguridad, puede ralentizar además el proceso de entrenamiento, lo que conlleva costes adicionales debido a la infrautilización de las CPU y las GPU. Una memoria y un almacenamiento avanzados ofrecen la capacidad y el rendimiento necesarios para que la IA funcione de forma continua, eficiente y fluida. 

Respuesta: Los productos Micron para IA están optimizados para las cargas de trabajo de entrenamiento más complejas.  

Las memorias DDR5 de Micron son rápidas y ofrecen acceso a datos locales para funcionar con doble de ancho de banda, longitud de ráfaga, número de grupos de bancos, bancos y operaciones simultáneas1. DDR5 permite obtener resultados de rendimiento para IA hasta 7 veces superiores², una clasificación de imágenes más rápida para visión artificial y una mejora en la definición y reconocimiento de categorías de nivel bajo, medio y superior. También mejora la velocidad de identificación con ambientes iluminados/oscuros, acelerando el reconocimiento facial².  

La caché de la SSD local acelera el acceso de los datos a las GPU. Además, los lagos de datos conectados en red se benefician de las SSD centradas en la capacidad para permitir garantizar que distintos servidores de IA se alimenten con los datos que realmente necesitan. La SSD PCIe Gen4 de Micron, un dispositivo líder en rendimiento para IA, ayuda a evitar cuellos de botella de almacenamiento y copias de seguridad de datos que ralentizan los tiempos de entrenamiento de IA³. 

Respuesta: Por “Memory bound” se entiende un efecto producido en el procesamiento de datos que puede deberse a que no se dispone de suficiente ancho de banda en la memoria DRAM o en el almacenamiento. Por ejemplo, los ingenieros de Micron analizaron los efectos del rendimiento del almacenamiento en el entrenamiento de sistemas de IA y descubrieron que un almacenamiento de mayor rendimiento permitía obtener mejores resultados⁴. Una memoria y un almacenamiento avanzados pueden mejorar el flujo de datos de forma continua, permitiendo reducir los tiempos de espera de las costosas GPU y CPU. 

Respuesta: Alimentar un flujo constante de datos desde una memoria y almacenamiento rápidos hace que las CPU y GPU trabajen con mayor eficiencia. Elegir memoria y almacenamiento sin esta consideración puede ocasionar cuellos de botella y aumentos de costes. 

Respuesta: Existen dos formas de analizar el consumo de energía: Consumo general y eficiencia. La primera es una simple medida del consumo total de la plataforma, mientras que la segunda analiza el consumo necesario para un trabajo productivo. A esta última se le suele hacer referencia al calcular el coste total de propiedad (TCO)⁵.  

Micron ha diseñado productos avanzados de memoria y almacenamiento con eficiencia energética que ayudan a reducir el consumo de energía y a proporcionar altos rendimientos. Esta misma solución aborda el creciente coste (y el posible impacto medioambiental) del enorme consumo de electricidad que implican estos sistemas. Micron incorpora un “equilibrio de avance correcto” que permite garantizar eficiencia energética y dar respuesta a las necesidades avanzadas de la IA. 

Respuesta: Los recursos de memoria de alto rendimiento permiten mejor precisión en los sistemas de IA. Las CPU centradas en rendimiento también son necesarias, pero la memoria es esencial para un funcionamiento óptimo. 

Respuesta: Según NVIDIA (una marca líder ampliamente reconocida en tecnología de IA), “…formar cualquier modelo de IA requiere conjuntos de datos cuidadosamente etiquetados y diversos que contienen de miles a decenas de millones de elementos, algunos de los cuales están más allá del espectro visual. Recopilar y etiquetar estos datos en el mundo real lleva mucho tiempo y es caro. Esto puede dificultar el desarrollo de modelos de IA y ralentizar el tiempo para encontrar soluciones…”⁶.