Optimización del uso de GPUs en entornos Kubernetes para IA
En entornos Kubernetes, la discrepancia entre los requisitos de los modelos y la capacidad de las GPU causa inefficiencias. Los modelos de reconocimiento de voz y texto suelen quedar subutilizados al no compartir recursos. Este artículo aborda estrategias de particionamiento de GPUs como NVIDIA MIG y el time-slicing, optimizando la densidad y recursos para mejorar el rendimiento de la infraestructura de IA, manteniendo alta fiabilidad y bajos tiempos de latencia.
