Errores ocultos en la infraestructura de IA: lo que el cliente aprende seis meses después del lanzamiento (y cómo lo abordamos en nuestro complejo de hardware y software)

El artículo, escrito por Alexey, arquitecto en Scala^r (parte del Grupo Rubytech), analiza los desafíos que enfrentan los clientes al construir su propia infraestructura de IA. Los principales escollos incluyen: componentes que funcionan individualmente pero fallan en conjunto bajo carga; elegir la GPU incorrecta (a menudo H100 cuando no se necesita); configuraciones de red incorrectas que degradan el rendimiento (por ejemplo, mezclar tráfico RDMA con tráfico de respaldo); falta de tolerancia a fallos en los clústeres de Kubernetes; subestimar los requisitos de energía y refrigeración; y el largo proceso de certificación para industrias reguladas. Para abordar estos problemas, Scala^r ofrece el complejo de hardware y software 'Scala^r MII', que proporciona una combinación previamente probada de hardware, sistema operativo, Kubernetes, pila de GPU y pila de red, reduciendo el tiempo de implementación a 1–2 semanas y aumentando el rendimiento en un 200–300% en comparación con el autoensamblaje. El complejo admite múltiples plataformas de GPU (NVIDIA y alternativas chinas) e incluye características como separación física del tráfico, redes MLAG, un programador personalizado con conocimiento de la topología de GPU, alimentación redundante y certificados FSTEC. El artículo también destaca tres escenarios: entrenamiento, ajuste fino e inferencia, donde el PAK proporciona ganancias de rendimiento significativas.