En entornos de producción de Kubernetes, la diferencia entre los requisitos de modelo y el tamaño de la GPU genera ineficiencias. Modelos ligeros de reconocimiento automático de voz (ASR) o texto a voz (TTS) pueden requerir solo 10 GB de VRAM, pero ocupan una GPU entera en implementaciones estándar de Kubernetes. Esto ocurre porque el programador asigna un modelo a una o más GPUs y no puede compartir fácilmente entre GPUs, lo que resulta en recursos de computación costosos que a menudo permanecen infrautilizados.
Resolver este problema no solo implica reducir costos, sino también optimizar la densidad del clúster para atender a más usuarios concurrentes con el mismo hardware de alta calidad. Esta guía detalla cómo implementar y evaluar estrategias de particionamiento de GPU, específicamente NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) y el time-slicing, para aprovechar al máximo los recursos de computación.
Utilizando una canalización de voz AI de grado de producción como nuestro campo de prueba, mostramos cómo combinar modelos para maximizar el retorno de inversión (ROI) de la infraestructura mientras mantenemos más del 99% de fiabilidad y estrictas garantías de latencia.
