En entornos de producción de Kubernetes, la diferencia entre los requisitos de los modelos y el tamaño de las GPU genera ineficiencias. Modelos ligeros de reconocimiento automático de voz (ASR) o de texto a voz (TTS) pueden requerir solo 10 GB de VRAM, pero ocupan toda una GPU en despliegues estándar de Kubernetes. Esto se debe a que el programador asigna un modelo a una o más GPUs y no puede compartir fácilmente recursos entre modelos, lo que provoca que los costosos recursos de computación queden subutilizados.
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 primera calidad. Esta guía detalla cómo implementar y evaluar estrategias de particionado de GPU, específicamente NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) y time-slicing, para aprovechar al máximo los recursos de computación.
Utilizando un pipeline de voz AI de calidad de producción como campo de prueba, mostramos cómo combinar modelos para maximizar el retorno de inversión (ROI) de la infraestructura mientras se mantiene una fiabilidad superior al 99% y estrictas garantías de latencia.
