La demanda de niveles de cómputo sin precedentes está siendo impulsada por modelos de inteligencia artificial generativa de última generación y aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC). Los clientes siguen expandiendo los límites de estas tecnologías para ofrecer productos y experiencias de mayor fidelidad en diversos sectores industriales.
El tamaño de los modelos de lenguaje grande (LLMs), medidos por el número de parámetros, ha crecido exponencialmente en los últimos años, reflejando una tendencia significativa en el campo de la IA. Los tamaños de los modelos han aumentado de miles de millones de parámetros a cientos de miles de millones de parámetros en un lapso de 5 años. Este crecimiento ha mejorado significativamente el rendimiento de los LLMs en una amplia gama de tareas de procesamiento de lenguaje natural, pero también ha conllevado importantes desafíos computacionales y de recursos. El entrenamiento y despliegue de estos modelos requiere vastas cantidades de potencia de cómputo, memoria y almacenamiento. El tamaño de un LLM impacta significativamente en la elección del cómputo necesario para la inferencia. Los modelos más grandes requieren más memoria de GPU para almacenar los parámetros del modelo y los cálculos intermedios, así como una mayor potencia computacional para realizar las multiplicaciones de matrices y otras operaciones necesarias para la inferencia. Este requerimiento incrementado de cómputo puede resultar en...