Planificación de clústeres de IA
Qué cubre este artículo sobre planificación de clústeres de IA
- Cuándo tiene sentido un clúster de IA.
- Topologías de hardware.
- Red y almacenamiento.
- Opciones de software para inferencia distribuida.
- Costos y aspectos operativos.
Introducción: Planificación de clústeres de IA
Cuando necesitas superar el rendimiento de una estación de trabajo única o requieres redundancia, es momento de considerar un clúster de IA. Un clúster conecta múltiples computadoras que trabajan conjuntamente. Esto puede significar que varias GPUs compartan un modelo grande, o que diferentes cargas de trabajo se distribuyan entre nodos especializados. Sin embargo, los clústeres exigen más planificación: la red, el almacenamiento, la sincronización y el software deben funcionar en armonía.
Este artículo muestra en qué enfocarse al planificar un clúster de IA.
Términos clave
- Nodo: Computadora individual en el clúster.
- Master/Worker: Control y ejecución.
- Interconnect: Red rápida entre nodos.
- NVLink/Infinity Fabric: Conexión rápida entre GPUs.
- MPI: Message Passing Interface.
- vLLM/TGI: Servidores de inferencia.
- Ray: Framework para cargas de trabajo distribuidas.
- Kubernetes: Orquestación de contenedores.
- RDMA: Acceso directo a memoria a través de la red.
- Scheduler: Distribución de cargas de trabajo.
¿Cuándo necesitas un clúster?
- Modelo más grande que una GPU.
- Muchas solicitudes paralelas.
- Redundancia y alta disponibilidad.
- Escalabilidad más allá de una máquina individual.
- Separación de cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia.
- Equipo con múltiples usuarios.
Topologías de hardware
Multi-GPU en un solo nodo
Varias GPUs en una computadora. Simple, pero limitado por potencia, refrigeración y presupuesto.
Multi-nodo multi-GPU
Múltiples computadoras conectadas. Requiere red rápida y software adecuado.
Híbrido
Un nodo maestro de alto rendimiento y workers especializados, por ejemplo para embeddings o visión por computadora.
Red
- 10 GbE como mínimo.
- 25/100 GbE para interconnects rápidos.
- RDMA con InfiniBand ideal.
- Conexiones redundantes.
- Latencia baja.
Almacenamiento
- Almacenamiento compartido para modelos y datasets.
- NFS, Ceph o MinIO.
- NVMe local por nodo para acceso rápido a modelos.
- 50-100 Gb de almacenamiento en red para modelos grandes.
Opciones de software
| Software | Uso |
|---|---|
| vLLM | Inferencia de alto rendimiento |
| TGI (HuggingFace) | Inferencia de generación de texto |
| Ray | Cargas de trabajo Python distribuidas |
| Kubernetes | Orquestación de contenedores |
| Slurm | Gestor de cargas de trabajo en HPC |
| Ollama | Inferencia local simple por nodo |
Pasos de planificación
- Define tus necesidades.
- Elige la topología.
- Establece el presupuesto.
- Selecciona el hardware.
- Planifica la red.
- Elige la solución de almacenamiento.
- Define el stack de software.
- Configura seguridad y monitoreo.
- Construye un entorno de prueba.
- Escala gradualmente.
Costos
- Múltiples servidores y GPUs.
- Switch de red.
- Refrigeración y energía.
- Infraestructura de almacenamiento.
- Mantenimiento y esfuerzo administrativo.
Consejos
- Prueba primero con dos nodos antes de escalar significativamente.
- Presta atención al rendimiento de la red.
- Aclara el tamaño del modelo y la estrategia de paralelización.
- No elijas software complejo si una máquina individual es suficiente.
- Configura monitoreo y logging desde el principio.
- Mantén documentación actualizada.
Trampas típicas
- Red demasiado lenta: La comunicación entre nodos ralentiza todo.
- Cuello de botella en almacenamiento: Los modelos no se distribuyen lo suficientemente rápido.
- Software incorrecto: Ollama por sí solo no escala automáticamente.
- Potencia y refrigeración subestimadas.
- Esfuerzo de mantenimiento subestimado.
- Sin redundancia: Punto único de fallo.
Enlaces e información adicional
- BotServ.de Construye tu servidor de IA
- BotServ.de Estación de trabajo de IA
- BotServ.de Mini-PC de IA
- BotServ.de Docker Swarm
FAQ: Clústeres de IA
¿Puedo escalar Ollama en múltiples computadoras? No directamente. Para clustering real necesitas vLLM, Ray o Kubernetes.
¿Cuánto cuesta un clúster pequeño? Desde algunos miles hasta más de 50.000 euros, según los requisitos.
¿Es suficiente 10 GbE? Para transferencia de datos con modelos grandes, es insuficiente.
¿Qué es RDMA? Tecnología para acceso a memoria extremadamente rápido a través de la red.
¿Necesito Kubernetes? Solo si administras muchos contenedores y cargas de trabajo.
Fuentes y lecturas adicionales
- Ray: https://docs.ray.io/
- vLLM: https://docs.vllm.ai/
- Kubernetes: https://kubernetes.io/docs/home/
- Slurm: https://slurm.schedmd.com/
Resumen: Planificación de clústeres de IA
Un clúster de IA conecta múltiples computadoras y GPUs para permitir modelos más grandes o más cargas de trabajo paralelas. Lo fundamental es una red rápida, almacenamiento compartido, software adecuado como vLLM, Ray o Kubernetes, y presupuesto suficiente para potencia y refrigeración. Un clúster solo se justifica a partir de un requisito claro. Si escalas gradualmente y configuras monitoreo desde el inicio, evitas costosas configuraciones incorrectas.