INFRAESTRUCTURA DE CÓMPUTO
LA PRÓXIMA ARQUITECTURA DE CÓMPUTO SE CONSTRUIRÁ EN TORNO A GRÁFICOS DE RECURSOS
La infraestructura de computación tradicional suele describirse a través de jerarquías.
Los servidores se conectan a redes.
Los procesadores se conectan a la memoria.
El almacenamiento se conecta a los servidores.
Los centros de datos se conectan a internet.
Pero, cada vez más, los sistemas de IA complejos y de cómputo de alto rendimiento son difíciles de comprender mediante jerarquías simples.
Las cargas de trabajo modernas interactúan simultáneamente con muchos recursos diferentes.
Una sola aplicación puede requerir aceleradores, memoria, almacenamiento, redes, procesadores especializados, capacidad energética, restricciones geográficas y políticas de seguridad.
Esto crea un nuevo modelo arquitectónico:
El grafo de recursos computacionales.
En un grafo de recursos, cada recurso computacional se convierte en un nodo y cada dependencia se convierte en una relación.
Un clúster de GPU puede depender de una interconexión de alta velocidad.
Es posible que esa interconexión dependa de hardware de red específico.
La carga de trabajo puede depender de un conjunto de datos en particular.
El conjunto de datos puede tener restricciones geográficas.
Toda la carga de trabajo puede depender de suficiente capacidad eléctrica y de enfriamiento.
Por lo tanto, el sistema se convierte en un grafo conectado de restricciones y capacidades.
Este modelo puede proporcionar una comprensión mucho más profunda de la infraestructura de cómputo.
Un planificador tradicional podría preguntar:
“¿Hay una GPU disponible?”
Un planificador de grafo de recursos pregunta:
“¿Hay una GPU disponible con la memoria requerida, ruta de red, acceso al almacenamiento, capacidad eléctrica, elegibilidad geográfica, política de seguridad y características de latencia?”
Esa es una pregunta mucho más avanzada.
La diferencia se vuelve crítica a medida que la infraestructura se vuelve heterogénea.
No todos los aceleradores son equivalentes.
No todas las rutas de red son equivalentes.
No todos los sistemas de almacenamiento proporcionan el mismo rendimiento.
No todos los centros de datos tienen la misma disponibilidad de energía.
No todas las ubicaciones están permitidas para cada carga de trabajo.
Por lo tanto, el planificador necesita comprender las relaciones entre los recursos.
La IA puede convertirse en una capa de razonamiento sobre este grafo.
Puede analizar el comportamiento histórico de las cargas de trabajo y las condiciones de la infraestructura.
Puede identificar cuellos de botella.
Puede predecir fallas.
Puede estimar conflictos de recursos.
Puede buscar configuraciones alternativas.
Esto transforma la planificación de la simple asignación de recursos al razonamiento sobre la infraestructura.
Imagina una carga de trabajo que requiere una comunicación extremadamente alta de acelerador a acelerador.
El sistema podría determinar que colocar esos aceleradores en instalaciones diferentes crearía un exceso de sobrecarga de red.
El grafo puede identificar un clúster más apropiado.
Otra carga de trabajo puede requerir gran capacidad de memoria, pero un tráfico de red relativamente bajo.
El planificador puede elegir una arquitectura diferente.
Otra carga de trabajo puede tener requisitos estrictos de ubicación de datos.
El grafo puede eliminar recursos que violen esas políticas.
La infraestructura se vuelve consciente de las restricciones.
Esta arquitectura también crea nuevas posibilidades para la gestión de fallas.
Los sistemas tradicionales a menudo reaccionan después de que falla un componente.
Un grafo de recursos puede modelar dependencias antes de que ocurra la falla.
Si un componente de red crítico muestra signos de degradación, el sistema puede identificar las cargas de trabajo que dependen de él.
Puede estimar el impacto potencial.
Se pueden preparar rutas alternativas o recursos computacionales.
Esto crea resiliencia predictiva.
El mismo concepto puede aplicarse a la energía.
Si el sistema eléctrico tiene capacidad limitada, el grafo de recursos puede identificar qué cargas de trabajo compiten por esa capacidad.
Las cargas de trabajo flexibles pueden reprogramarse potencialmente.
Las cargas de trabajo críticas pueden mantener prioridad.
La energía se convierte en otro nodo en el grafo computacional.
El enfriamiento puede representarse de la misma manera.
Un clúster de aceleradores de alta densidad no puede operar de forma independiente de su capacidad de gestión térmica.
Si la capacidad de enfriamiento se vuelve limitada, el planificador computacional debe comprender la relación.
Esto crea un modelo unificado de infraestructura.
Cómputo.
Memoria.
Red.
Almacenamiento.
Energía.
Enfriamiento.
Seguridad.
Ubicación.
Todos se convierten en recursos conectados.
La infraestructura se convierte en un grafo de dependencias computacionales.
Esta arquitectura también podría transformar el diseño de los centros de datos.
En lugar de diseñar instalaciones basadas en diseños de hardware fijos, las futuras instalaciones podrían diseñarse en torno a relaciones de recursos.
Los ingenieros podrían modelar cómo interactúan la energía, el enfriamiento, la red, el almacenamiento y la computación antes de la construcción.
Los gemelos digitales podrían simular diferentes configuraciones de recursos.
Los sistemas de IA podrían evaluar posibles cuellos de botella.
La infraestructura podría optimizarse antes del despliegue físico.
Esto reduce la separación entre la planificación de la infraestructura y la operación de la infraestructura.
El grafo de recursos se vuelve útil durante todo el ciclo de vida.
Durante el diseño, modela las dependencias.
Durante el despliegue, coordina recursos.
Durante la operación, supervisa el rendimiento.
Durante la expansión, identifica restricciones de capacidad.
Durante una falla, ayuda a la recuperación.
Durante el retiro, identifica las cargas de trabajo afectadas.
Por lo tanto, el mismo modelo computacional puede soportar todo el ciclo de vida de la infraestructura.
Esto es una evolución importante.
La gestión de la infraestructura se está moviendo de la gestión de activos hacia la gestión de relaciones.
El componente individual aún importa.
Pero las relaciones entre los componentes determinan cada vez más el rendimiento del sistema.
Una GPU potente con un ancho de banda de memoria insuficiente está limitada.
Un procesador de alta velocidad con una red inadecuada puede terminar infrautilizado.
Un gran clúster de cómputo sin potencia suficiente no puede operar a plena capacidad.
Un centro de datos sin enfriamiento adecuado no puede sostener cargas de trabajo de alta densidad.
El sistema es tan sólido como su arquitectura de recursos interconectada.
Por lo tanto, la infraestructura de cómputo futura necesitará comprenderse a sí misma.
Necesitará saber qué recursos existen, cómo dependen entre sí, qué cargas de trabajo los usan y dónde se están desarrollando las restricciones.
Eso sienta la base para una infraestructura autónoma.
El grafo de recursos se convierte en el mapa.
La IA se convierte en la capa de razonamiento.
La orquestación se convierte en el mecanismo de control.
La computación se convierte en un sistema adaptativo.
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