La industria de la IA ha pasado de entrenar modelos cada vez más grandes a implementarlos a gran escala. El Mercado de inferencia de IA alcanzará los 254.980 millones de dólares en 2030, con El 70% de la demanda de centros de datos procedentes de aplicaciones de inferencia de IA. A medida que las empresas avanzan hacia la producción, las decisiones sobre infraestructura determinan su posición competitiva.

Aethir La nube descentralizada de GPU proporciona acceso a GPU nativas con la rentabilidad de la nube. Con más de 435 000 contenedores de GPU en más de 200 ubicaciones, Aethir ofrece rendimiento de hardware dedicado con un ahorro de costes de hasta el 86 % en comparación con los principales hiperescaladores, además de cero comisiones de salida y despliegue en 24-48 horas.

El impuesto de la virtualización: una penalización oculta en el rendimiento:

La virtualización de GPU comparte hardware físico entre múltiples inquilinos, lo que introduce una sobrecarga significativa. La capa del hipervisor añade sobrecarga de CPU, contención de ancho de banda de memoria, latencia de E/S y efectos de "vecino ruidoso".

Mientras Investigación de VMware Si bien muestra una sobrecarga del 4-5 % en entornos controlados, las implementaciones en el mundo real experimentan penalizaciones de rendimiento del 15-25 % en comparación con el hardware físico. Para las empresas de IA a gran escala, esto significa un entrenamiento un 20 % más lento, una mayor latencia de inferencia y un aumento proporcional de los costes. Estas diferencias se acumulan drásticamente para el entrenamiento de varios días o la inferencia de alto rendimiento, creando lo que Aethir denomina el Crisis de costes ocultos en la infraestructura de IA.

Metal al desnudo: Rendimiento sin concesiones:

La infraestructura bare metal proporciona acceso directo a la GPU, eliminando la sobrecarga de la virtualización. Esto ofrece un rendimiento predecible, un ancho de banda de memoria maximizado (fundamental para la inferencia), cero competencia por los recursos y control total del hardware.

La investigación muestra Las cargas de trabajo de inferencia están limitadas por el ancho de banda de la memoria.Generar 1.000 tokens/segundo para un modelo de 70B requiere un ancho de banda de 140 TB/s; el hardware dedicado proporciona acceso completo sin la sobrecarga de la virtualización. Equipo de infraestructura de Character.AI Se reporta una ventaja de costos de 13,5 veces con bare-metal, mientras que las pruebas de rendimiento muestran un rendimiento hasta un 30 % superior para el entrenamiento de modelos grandes.

Comparación de rendimiento: Las cifras

NVIDIA H200 Cuenta con un 76% más de memoria y un 43% más de ancho de banda que la H100, mientras que la Arquitectura B200 Blackwell Ofrece un rendimiento 2,2 veces superior al del H100. Con un hardware tan potente, eliminar incluso un 5 % de la sobrecarga de virtualización genera mejoras sustanciales.

Cuando el rendimiento es lo más importante:

Entrenamiento de IA: El metal desnudo domina

El entrenamiento de modelos grandes requiere un procesamiento continuo durante días o semanas. La convergencia del modelo exige un rendimiento ininterrumpido; cualquier degradación prolonga el tiempo de entrenamiento. El uso de servidores dedicados (bare metal) resulta ventajoso porque el entrenamiento maximiza la utilización de la GPU a casi el 100%, donde pequeñas diferencias porcentuales se acumulan drásticamente.

Inferencia de IA: El factor crítico

Para la inferencia crítica en latencia (vehículos autónomos, negociación de alta frecuencia, detección de fraude), el uso de servidores físicos es esencial. Los tiempos de respuesta inferiores a un milisegundo no dejan margen para la sobrecarga de la virtualización. Character.AI, que procesa 20 000 consultas por segundo, depende de servidores físicos para mantener la interacción y controlar los costos. Esto representa lo que muchos denominan La revolución de la inferencia, donde las cargas de trabajo de inferencia se benefician enormemente de las ventajas de ancho de banda del hardware dedicado.

La ventaja de Aethir:

La nube GPU descentralizada de Aethir ofrece rendimiento nativo sin la sobrecarga de la virtualización, y es compatible con las GPU NVIDIA H100, H200 y B200. Con más de 435 000 contenedores GPU en más de 200 ubicaciones, Aethir conecta a los clientes con las GPU más cercanas para minimizar la latencia.

La eficiencia en costos aumenta drásticamente. Aethir ofrece ahorros de hasta un 86 % en comparación con las nubes tradicionales, con servidores H100 a $1.25/hora y sin cargos por salida de datos, lo que elimina los costos ocultos que a menudo superan los gastos de computación.

Su implementación se adapta a la agilidad de la nube. Mientras que la implementación tradicional en servidores físicos requiere semanas, Aethir se implementa en 24-48 horas sin compromisos a largo plazo.

El control de calidad garantiza la fiabilidad. Más de 91 000 nodos de verificación supervisan todos los contenedores de GPU, mientras que la arquitectura descentralizada proporciona redundancia en todos los continentes. Este enfoque representa un cambio fundamental en la forma en que las empresas conciben la tecnología. alojamiento en la nube tradicional versus descentralizado.

El rendimiento como ventaja competitiva

A medida que las cargas de trabajo de IA se integran en sistemas de producción que dan |servicio a millones de usuarios, los requisitos de infraestructura son evidentes. El rendimiento es la base de la ventaja competitiva. Con el 90 % de las organizaciones implementando IA generativa y el 39 % en producción, las limitaciones de rendimiento de la virtualización se vuelven insostenibles a gran escala.

Si bien la virtualización satisface las necesidades de desarrollo, la IA de producción exige el rendimiento predecible que solo ofrece el servidor físico. Aethir democratiza esta infraestructura, poniendo el servidor físico de nivel empresarial al alcance de las compañías en cualquier etapa de desarrollo. Cuando el rendimiento es crucial, el servidor físico es la mejor opción, y las empresas que lo reconozcan marcarán la pauta en la próxima era de la innovación en IA.

¿Preparado para experimentar la ventaja de rendimiento de las GPU bare-metal? Contacta con Aethir para analizar sus requisitos de infraestructura y descubrir cómo una nube GPU descentralizada puede acelerar sus iniciativas de IA.