La optimización del uso de la infraestructura de IA es crucial en entornos de producción con Kubernetes. En estos escenarios, la discrepancia entre los requisitos de los modelos de IA y el tamaño de las GPU puede generar ineficiencias. Por ejemplo, modelos ligeros de reconocimiento automático de voz (ASR) o de texto a voz (TTS) requieren solo 10 GB de VRAM, pero ocupan toda una GPU en implementaciones estándar. Esto se debe a que el programador asigna un modelo a una o más GPU y no puede compartir fácilmente los recursos entre modelos, dejando recursos costosos sin utilizar.
Resolver este problema no solo se relaciona con la reducción de costos, sino también con la optimización de la densidad del clúster para atender a más usuarios concurrentes en 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 cómputo.
Utilizando una pipeline de IA de voz de grado de producción como nuestro banco de pruebas, demostramos cómo combinar modelos para maximizar el retorno de la inversión (ROI) de la infraestructura, manteniendo más del 99% de fiabilidad y rigurosas garantías de latencia.
