Las arquitecturas de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (AM) suponen un cambio transformador en la implantación de entornos informáticos de alto rendimiento. La creación de clústeres de IA y AM implica el establecimiento de una infraestructura de red específica que gira en torno a enlaces de baja latencia y gran ancho de banda. Esto no sólo garantiza un rendimiento optimizado de la red, sino que también simplifica los tiempos de despliegue.
En el centro de esta transformación arquitectónica se encuentra el importante impacto de las capacidades de procesamiento paralelo, que actúan como motor de las tareas de aprendizaje fundamentales para la oferta de valor de la IA. En concreto, los clusters de IA están realizando una transición del hardware tradicional basado en CPU a los nodos basados en GPU. Este giro no sólo marca un cambio en los paradigmas informáticos, sino que también representa un desafío considerable para las arquitecturas establecidas de los centros de datos, cuestionando los paradigmas actuales de diseño de redes.
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