A medida que las industrias de todo el mundo adoptan tecnologías intensivas en datos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis en tiempo real, la demanda de computación en la nube acelerada por GPU está creciendo rápidamente. No todas las plataformas pueden ofrecer el rendimiento y la flexibilidad que estas cargas de trabajo exigen. FishOS de Sardina Systems cambia esto, facilitando a los operadores la construcción y gestión de nubes escalables potenciadas por GPU.
La computación en la nube acelerada por GPU aprovecha el poder de las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) para acelerar dramáticamente las cargas de trabajo que requieren procesamiento paralelo a gran escala. En comparación con las CPU, las GPU están optimizadas para manejar miles de tareas simultáneamente, haciéndolas ideales para tareas de computación de alto rendimiento como el entrenamiento de modelos de IA, la ejecución de simulaciones o el análisis de datos a gran escala.
A medida que crece la necesidad de información en tiempo real y computación de alta velocidad, más empresas (¡y no solo gigantes tecnológicos!) están adoptando plataformas en la nube potenciadas por GPU para satisfacer estas demandas con mayor rendimiento y flexibilidad. Desde el entrenamiento de modelos de IA/ML y el análisis de datos a gran escala hasta las simulaciones científicas y el renderizado en tiempo real, muchas industrias ahora dependen de las GPU para procesar grandes volúmenes de datos de manera rápida y fiable.
El requisito fundamental para estas empresas es simple: proporcionar a los usuarios acceso al hardware de manera flexible y fiable, a un coste óptimo. Ya sea ejecutándose en metal desnudo, máquinas virtuales o contenedores con Kubernetes, es crucial utilizar la potencia de GPU sin ralentizaciones.
Logrando rendimiento en la nube GPU sin complicaciones de licenciamiento
NVIDIA se ha establecido como líder en infraestructura GPU, particularmente en IA y computación de alto rendimiento. Su ecosistema, respaldado por marcos como CUDA, cuDNN y el SDK de Aprendizaje Profundo, es ampliamente adoptado en diversas industrias. Sin embargo, por ejemplo, las aplicaciones basadas en CUDA pueden ejecutarse en diferentes modelos de implementación, como paso directo PCI o virtualización, sin estar vinculadas a estructuras de licenciamiento específicas de NVIDIA.
Aunque el hardware de NVIDIA es reconocido por su rendimiento, sus licencias de software, especialmente para virtualización, pueden ser costosas y ocasionalmente menos productivas, especialmente en entornos a gran escala donde los problemas de licenciamiento pueden conducir a un rendimiento degradado de GPU si no se gestionan adecuadamente. Por ejemplo, si una máquina virtual no logra adquirir una licencia válida, el rendimiento de GPU puede degradarse después de 20 minutos, y la funcionalidad CUDA puede desactivarse después de 24 horas. Aunque NVIDIA pueda mejorar estos problemas en el futuro, los proveedores de servicios deben gestionar estos riesgos hoy en día.
En la práctica, muchos proveedores de servicios en la nube, particularmente aquellos enfocados en la fiabilidad, buscan alternativas para minimizar la dependencia del software de virtualización con licencia. Por ejemplo, el acceso dedicado a GPU a través de paso directo PCI ofrece una forma directa, rentable y robusta de asignar recursos GPU a máquinas virtuales o contenedores. Este enfoque no requiere el software vGPU licenciado de NVIDIA.
FishOS plataforma de gestión en la nube ofrece compatibilidad con el software de NVIDIA, permitiendo a los usuarios aprovechar las herramientas de aceleración GPU de NVIDIA si es necesario. Sin embargo, FishOS no depende del software de NVIDIA para ofrecer una experiencia completa de nube acelerada por GPU.
Una plataforma agnóstica en cuanto al hardware y compatible con GPU
FishOS de Sardina Systems está diseñado para ser agnóstico en cuanto al hardware. Ya sea que esté trabajando con NVIDIA, AMD u otros proveedores, esta solución en la nube puede gestionar eficazmente las cargas de trabajo de GPU.
Aunque FishOS no replica cada característica individual de los gestores de clústeres de terceros como NVIDIA FleetCommand o Bright Cluster Manager, proporciona alternativas equivalentes a través de una potente combinación de herramientas abiertas e integración nativa:
Este enfoque modular y abierto significa que incluso si falta una característica específica de terceros, FishOS ofrece formas flexibles y fiables de lograr los mismos objetivos.
Mediante la integración de herramientas de código abierto como OpenStack y Kubernetes, FishOS ofrece a los operadores una plataforma flexible y robusta para construir y gestionar entornos impulsados por GPU en metal desnudo, máquinas virtuales o contenedores:
- Nova permite el uso de GPU en máquinas virtuales mediante transferencia PCI.
- Ironic aprovisiona servidores de metal desnudo con acceso directo a GPU.
- Magnum soporta clústeres de Kubernetes que pueden ejecutar cargas de trabajo de GPU a escala.
Esta flexibilidad significa que los operadores no tienen que limitarse a un solo proveedor o ecosistema. En su lugar, pueden construir su infraestructura basándose en el rendimiento, la fiabilidad y la eficiencia de costes.
Numerosas plataformas populares, como Red Hat OpenShift o Ubuntu OpenStack de Canonical, utilizan despliegues containerizados de OpenStack para ofrecer flexibilidad y portabilidad de aplicaciones. Esta configuración se adapta a entornos donde la agilidad y la escalabilidad de las cargas de trabajo son prioridades clave.
No obstante, para los proveedores de servicios centrados en ofrecer acceso dedicado a GPU, alto rendimiento y tiempo de actividad, un despliegue en metal desnudo puede ser más adecuado. FishOS puede implementar OpenStack directamente en metal desnudo, sin añadir una capa de contenedores. Este enfoque reduce la complejidad del sistema, minimiza la sobrecarga y mejora la fiabilidad, aspectos todos ellos críticos para los operadores que pretenden optimizar el rendimiento y reducir los costes operativos.
Al proporcionar alquileres de GPU en metal desnudo, por ejemplo, FishOS con Ironic permite la gestión directa del hardware sin necesidad de orquestación de contenedores.
Despliegues de GPU que generan resultados: flexibilidad y control total con FishOS
Los clientes de FishOS en todo el mundo aprovechan los recursos de GPU mediante transferencia PCI, evitando limitaciones de licencias mientras mantienen el rendimiento y la flexibilidad.
VMAccel, un proveedor global de infraestructura de IA, opera un entorno gestionado por FishOS de 19 nodos de cómputo con tecnologías tanto de GPU como de FPGA. Su nube soporta cargas de trabajo exigentes en IA, aprendizaje automático, genómica y finanzas, donde las máquinas virtuales se lanzan y retiran continuamente para adaptarse a la demanda dinámica. FishOS garantiza un alto tiempo de actividad, escalabilidad y agilidad operativa en este entorno de rápida evolución.
Otro ejemplo es la Universidad de Tubinga, una de las principales instituciones de investigación de Alemania. Su infraestructura impulsada por FishOS soporta cargas de trabajo de GPU tanto en hipervisores como en metal desnudo, facilitando proyectos críticos en imagen médica, investigación del cáncer, análisis de actividad cerebral, simulación climática y más. Para optimizar el rendimiento, los nodos de GPU se priorizan para tareas intensivas, mientras que los nodos de CPU manejan la gestión de conjuntos de datos y otras funciones estándar. Su arquitectura híbrida integra despliegues de virtualización y metal desnudo, respaldados por almacenamiento Ceph para archivado.
La plataforma de Sardina Systems también soporta multi-tenencia jerárquica, permitiendo a los proveedores de servicios alojar múltiples empresas, departamentos y usuarios con control de acceso granular y cuotas de recursos en cada nivel.
Con FishOS, los proveedores de servicios no necesitan comprometer entre rendimiento, coste y flexibilidad. Ya sea construyendo una nube para investigación en IA, ofreciendo escritorios virtuales impulsados por GPU, o lanzando HPC como servicio, FishOS le proporciona las herramientas para:
- Ejecutar cualquier proveedor de GPU (NVIDIA, AMD y más)
- Evitar limitaciones de licencias y reducir el TCO
- Desplegar a escala, sin complejidad adicional en la plataforma
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