Las GPU aceleran entrenamiento e inferencia de ML, codificación de vídeo y renderizado. No todos los proveedores ofrecen GPU; compruebe disponibilidad y drivers. El coste es mayor; dimensione la carga y use spot o preemptible si está disponible.
Cuándo usar GPU
- Entrenamiento ML: Entrenar modelos grandes (visión, NLP, etc.) es mucho más rápido en GPU. Necesita CUDA (NVIDIA) o ROCm (AMD) y soporte del framework (PyTorch, TensorFlow).
- Inferencia ML: Servir modelos a escala puede usar GPU para baja latencia y throughput. No toda inferencia necesita GPU; mida CPU vs GPU para su modelo.
- Codificación de vídeo: Transcodificación y encoding (ej. H.264, HEVC) se aceleran con GPU (NVENC y similar). Reduce carga y tiempo de CPU.
- Renderizado: Render 3D y VFX; simulación científica. La GPU acelera mucho cargas paralelas.
Proveedor y dimensionamiento
- Disponibilidad: No todos los hosts tienen instancias GPU; compruebe región y tipo. A menudo inventario limitado.
- Drivers y stack: Asegure que SO y drivers (NVIDIA, AMD) están soportados. Algunos proveedores ofrecen imágenes ML listas.
- Coste: Las instancias GPU son caras. Use spot o preemptible para entrenamiento por lotes si la carga tolera interrupción; reserve para inferencia en producción si hace falta.
Buenas prácticas
- Dimensionar bien: Empiece con una GPU y escale; evite sobreaprovisionar. Monitoree utilización.
- Localidad de datos: Mantenga datos de entrenamiento cerca (misma región o enlace rápido) para evitar coste y latencia de transferencia.
- Almacenamiento persistente: Datos de entrenamiento y checkpoints en almacenamiento rápido (SSD, NVMe); la GPU es inútil si el I/O es el cuello de botella.
Resumen
Use GPU para entrenamiento/inferencia ML, codificación de vídeo y renderizado cuando la carga se beneficie. Compruebe disponibilidad y drivers del proveedor; dimensione y considere spot para coste. Tenga en cuenta datos y almacenamiento.
