La carrera por la inteligencia artificial suele medirse en GPUs, centros de datos y capacidad de cómputo. Sin embargo, existe otra infraestructura decisiva: las redes encargadas de mover enormes cantidades de información entre miles de procesadores.
A medida que los modelos crecen, calcular más rápido deja de ser suficiente. Los datos también necesitan desplazarse a velocidades capaces de mantener ocupados esos sistemas.
InfiniBand y Ethernet compiten por la IA
InfiniBand se ha consolidado en numerosos clústeres de alto rendimiento gracias a su baja latencia y capacidad para conectar grandes cantidades de aceleradores. Pero Ethernet también está evolucionando rápidamente para responder a las necesidades de los centros de datos dedicados a IA.
La competencia ya no consiste únicamente en aumentar el ancho de banda. Latencia, congestión, eficiencia y escalabilidad empiezan a determinar cuánto rendimiento puede obtenerse realmente de la infraestructura instalada.
Tener más GPUs no garantiza más rendimiento
Durante el entrenamiento de grandes modelos, los procesadores necesitan intercambiar información constantemente. Si la red tarda demasiado en transferir esos datos, parte de la capacidad de cómputo permanece esperando.
Esto convierte a la conectividad en una variable económica. Una infraestructura de IA mal comunicada puede reducir el rendimiento de inversiones millonarias en hardware.
La próxima batalla está entre los procesadores
La expansión de la IA está obligando a replantear centros de datos completos: servidores, almacenamiento, energía, refrigeración y ahora también redes.
InfiniBand, Ethernet y las nuevas arquitecturas de interconexión están dejando de ser componentes secundarios. En la economía de la inteligencia artificial, mover los datos con suficiente velocidad puede ser tan importante como procesarlos.
