En todo el mundo, las fábricas de inteligencia artificial están surgiendo — grandes centros de datos diseñados no para servir páginas web o correos electrónicos, sino para entrenar y desplegar inteligencia misma. Gigantes de internet han invertido miles de millones en infraestructuras de IA a escala de nube para sus clientes. Las empresas compiten por construir estas fundiciones de IA que darán vida a la próxima generación de productos y servicios. Los gobiernos también están invirtiendo, ansiosos por aprovechar la IA para servicios médicos personalizados y de lenguaje adaptados a sus poblaciones nacionales.
Bienvenidos a la era de las fábricas de IA, donde las reglas se están reescribiendo y el cableado no se parece en nada al internet antiguo. Estos no son centros de datos hiperescalados típicos; son algo completamente distinto. Imagínelos como motores de alto rendimiento ensamblados con decenas o cientos de miles de GPUs, y esa orquestación lo es todo.
Este gigante centro de datos se ha convertido en la nueva unidad de computación, y la forma en que estas GPUs están conectadas define lo que esta unidad de computación puede hacer. No basta una sola arquitectura de red; es necesaria una estructura en capas con tecnologías de vanguardia, como la óptica coempaquetada que antes parecía ciencia ficción.
La complejidad no es un error; es la característica definitoria. La infraestructura de IA está divergiendo rápidamente de todo lo que la precedió, y si no se repiensa cómo se conectan los tubos, la escala se desmorona. Si se equivocan las capas de red, toda la máquina se detiene. Pero si se hacen bien, se logra un rendimiento extraordinario.
Con ese cambio viene peso, literalmente. Hace una década, los chips se construían para ser elegantes y ligeros. Ahora, la vanguardia se parece al espinazo de cobre de cien kilos de un bastidor de servidor. Manifolds refrigerados por líquido. Barras colectoras personalizadas. Espinas de cobre. La IA ahora exige un hardware masivo a escala industrial. Y cuanto más profundos se vuelven los modelos, más se amplían y multiplican estas máquinas.
El NVLink spine de NVIDIA, por ejemplo, está construido con más de 5,000 cables coaxiales — minuciosamente enrollados y enrutados con precisión. Mueve más datos por segundo que todo el internet: 130 TB/s de ancho de banda de GPU a GPU, totalmente en malla.
Esta no es solo rapidez; es fundamental. La supercarretera de la IA ahora vive dentro del bastidor.
Entrenar los modelos de lenguaje actuales no se trata de consumir ciclos en una sola máquina. Es sobre orquestar el trabajo de decenas o incluso cientos de miles de GPUs, que son los grandes motores de cálculo de la IA.
Estos sistemas dependen de la computación distribuida, dividiendo cálculos masivos a través de nodos (servidores individuales), donde cada nodo maneja una parte de la carga de trabajo. Durante el entrenamiento, esas partes — generalmente matrices masivas de números — deben combinarse y actualizarse regularmente mediante operaciones colectivas.
Para la inferencia — el proceso de ejecutar modelos entrenados para generar respuestas o predicciones — los retos cambian. Los sistemas de generación aumentada con recuperación, que combinan modelos de lenguaje con búsqueda, exigen consultas y respuestas en tiempo real. En entornos de nube, la inferencia multinivel significa mantener las cargas de trabajo de diferentes clientes en funcionamiento sin interferencias.
La infraestructura de computación distribuida requiere una infraestructura a gran escala diseñada para una operación sin fluctuaciones. Este es el porqué del estándar oro: la red InfiniBand para supercomputadoras y fábricas de IA de alto rendimiento.
Con NVIDIA Quantum InfiniBand, las operaciones colectivas se ejecutan dentro de la red misma utilizando tecnología avanzada, duplicando el ancho de banda de datos para reducciones. Estas optimizaciones permiten a InfiniBand escalar la comunicación de IA con precisión.
No obstante, los gigantes de la tecnología han invertido miles de millones en su infraestructura de software Ethernet. Necesitan una vía rápida que use el ecosistema existente para cargas de trabajo de IA. Aquí es donde entra Spectrum‑X de NVIDIA: un nuevo tipo de Ethernet diseñado para IA distribuida.
Spectrum‑X reimagina Ethernet para la IA. Lanzado en 2023, Spectrum‑X proporciona una red sin pérdidas, enrutamiento adaptativo y aislamiento de rendimiento. El conmutador SN5610, basado en el ASIC Spectrum‑4, soporta velocidades de puerto de hasta 800 Gb/s y usa control de congestión de NVIDIA para mantener el 95% del rendimiento de datos a gran escala.
AI factories están escalando rápidamente. Gobiernos en Europa están construyendo siete fábricas de IA nacionales, mientras que proveedores de nube y empresas en Japón, India y Noruega despliegan infraestructuras de IA impulsadas por NVIDIA. La próxima frontera son instalaciones de clase gigavatios con un millón de GPUs.
La lección del auge del centro de datos de gigavatios es simple: el centro de datos ahora es el ordenador. NVLink une las GPUs dentro del bastidor. NVIDIA Quantum InfiniBand las escala a través de él. Spectrum-X lleva esa actuación a mercados más amplios. La fotónica de silicio lo hace sostenible. Todo es abierto donde importa, optimizado donde cuenta.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
