Las cargas de trabajo de IA ya son caras debido al alto costo de alquilar GPU y el consumo de energía asociado. Los problemas de ancho de banda de memoria empeoran las cosas. Cuando la memoria se retrasa, las cargas de trabajo tardan más en procesarse. Los tiempos de ejecución más largos resultan en costos más altos, ya que los servicios en la nube cobran según el uso por hora. Esencialmente, las ineficiencias de la memoria aumentan el tiempo para calcular, convirtiendo lo que debería ser el rendimiento de la vanguardia en un dolor de cabeza financiero.
Recuerde que el rendimiento de un sistema de IA no es mejor que su eslabón más débil. No importa cuán avanzado sea el procesador, el ancho de banda de memoria limitado o el acceso al almacenamiento pueden restringir el rendimiento general. Peor aún, si los proveedores de la nube no pueden comunicar claramente el problema, los clientes podrían no darse cuenta de que un cuello de botella de memoria está reduciendo su ROI.
¿Las nubes públicas solucionarán el problema?
Los proveedores de nubes ahora están en una coyuntura crítica. Si quieren seguir siendo la plataforma de referencia para cargas de trabajo de IA, deberán abordar el ancho de banda de memoria de frente, y rápidamente. En este momento, todos los principales actores, desde AWS hasta Google Cloud y Microsoft Azure, son en gran medida comercializando las últimas y mejores GPU. Pero las GPU por sí solas no curarán el problema a menos que se combine con avances en el rendimiento de la memoria, el almacenamiento y las redes para garantizar una tubería de datos perfecta para las cargas de trabajo de IA.
