Quan un equip d'arquitectura rep la pregunta 'Quantes càrregues de treball d'IA pot suportar la meva plataforma de GPU?', la temptació és donar un número ràpid: 30 càrregues, 4 GPU per node, un factor de creixement del 20% i llest. No obstant, la realitat tècnica és molt més matisada. Una càrrega de treball no és una unitat homogènia. Un quadern interactiu de ciència de dades que manté memòria GPU ociosa no equival a un entrenament distribuït de vuit GPU. Un sistema de recuperació augmentada (RAG) combina etapes d'indexació, cerca i generació, cadascuna amb demandes de recursos molt diferents. La planificació de capacitat basada únicament en el nombre de càrregues condueix inevitablement a infraestructures sobredimensionades o, pitjor encara, a fallades de rendiment en producció.
A Q2BSTUDIO, empresa especialitzada en desenvolupament de programari i tecnologia, abordem aquest repte amb una metodologia que combina perfils de càrrega, objectius de nivell de servei (SLO) i modelatge de cues. La nostra experiència en aplicacions a mida ens ha ensenyat que cada desplegament d'IA requereix una anàlisi detallada de la petjada de memòria GPU, la intensitat de còmput, el comportament d'arrencada en fred i les demandes d'infraestructura de suport (CPU, memòria del sistema, emmagatzematge i xarxa). Només així es pot dimensionar correctament una plataforma que realment compleixi amb els objectius de negoci.
L'error més comú és assumir que 30 càrregues concurrents sempre necessiten el mateix nombre de GPU. En realitat, la xifra pot variar des de 24 GPU fins a 144 GPU, depenent de la composició de la càrrega de treball. Per exemple, un entorn centrat en desenvolupament amb quaderns interactius i serveis lleugers d'embeddings pot requerir només 24 GPU, mentre que un clúster orientat a entrenament distribuït amb treballs de vuit GPU necessitarà 144 GPU. La diferència no està en el nombre de càrregues, sinó en el seu perfil de servei.
Per dimensionar correctament, s'han de definir classes de servei: en temps real garantit (inferència en línia), interactiu (quaderns), producció en ràfega (embeddings, inferència per lots) i investigació oportunista. Cada classe té un objectiu de latència, tolerància a cues i polítiques de prioritat. A més, la memòria GPU sol ser el primer coll d'ampolla de col·locació. Un model de 45 GB no cap en una GPU de 80 GB juntament amb un altre model similar, encara que la suma aritmètica sembli suficient. El bin-packing de memòria és essencial.
La utilització sostinguda al 100% és insostenible. Per a inferència sensible a latència, es recomana operar al 50-65% de capacitat; per a entorns mixtos, 60-75%; i per a lots amb cues controlades, 70-85%. Superar aquests llindars provoca un creixement no lineal dels temps de resposta. Per això, a Q2BSTUDIO integrem serveis d'IA amb monitoratge continu de telemetria (DCGM, scheduler, emmagatzematge i xarxa) per identificar on és el veritable coll d'ampolla abans d'afegir més GPU.
La capacitat també està limitada per CPU, memòria del sistema, rendiment d'emmagatzematge i ample de banda de xarxa. Una canonada d'entrenament pot estar limitada per E/S de dades, no pels acceleradors. Un sistema RAG pot saturar-se a l'etapa de recuperació de documents, que usa CPU i memòria, no GPU. Per tant, és crucial mesurar el rendiment real de cada etapa. Als nostres projectes de cloud AWS/Azure, despleguem clústers de GPU amb perfils d'emmagatzematge separats per a checkpoints, dades d'entrenament i metadades, evitant interferències.
La ciberseguretat també hi juga un paper. Els entorns multiinquilí amb càrregues de treball d'IA requereixen aïllament entre processos, especialment quan s'usen tècniques de time-slicing o MIG. Una fallada d'aïllament podria exposar dades sensibles. Per això, a Q2BSTUDIO implementem polítiques de seguretat basades en el perfil de càrrega: els serveis en temps real s'executen en GPU dedicades, mentre que les càrregues oportunistes poden compartir recursos amb controls de quota.
Els agents d'IA i l'automatització de processos són una altra àrea on la planificació de capacitat és crítica. Un agent que executa múltiples crides a models de llenguatge gran en paral·lel pot consumir ràpidament tota la memòria GPU disponible si no es gestionen correctament les cues de peticions. El nostre equip d'automatització dissenya arquitectures d'agents amb límits de concurrència i polítiques de degradació elegant per evitar saturacions.
Finalment, la intel·ligència de negoci (BI) i Power BI es beneficien d'aquesta planificació: els pipelines de dades que alimenten models d'IA solen compartir infraestructura amb panells de reporting. Una correcta segmentació de recursos evita que una consulta pesada de BI degradi el rendiment d'un servei d'inferència en línia. A Q2BSTUDIO oferim solucions de BI que integren aquests principis de capacitat.
En resum, la pregunta correcta no és 'quantes càrregues suporta la meva GPU?', sinó 'quins perfils de càrrega tinc, quins són els seus SLO i com es comporten sota diferents condicions de concurrència, fallada i creixement?'. La resposta requereix traces reals, perfils de càrrega i un model de cues. Només llavors es pot calcular el nombre de GPU necessari. A Q2BSTUDIO ajudem les empreses a realitzar aquesta anàlisi, combinant la nostra experiència en desenvolupament a mida, cloud, ciberseguretat i IA per construir plataformes robustes i eficients.
