Servidor de IA: definición, requisitos y ventajas

Los servidores de IA son servidores diseñados para entrenar inteligencias artificiales. Disponen de unos componentes de hardware y software especialmente potentes que los diferencian de los servidores convencionales.

¿Qué es un servidor de IA?

Un servidor de IA, también conocido como “servidor IA” o “servidor para IA”, es un servidor especializado, diseñado para mejorar la ejecución de aplicaciones en los ámbitos de la inteligencia artificial (IA) y del “aprendizaje automático”. Están equipados con hardware y software de alto rendimiento para hacer frente a las exigencias informáticas de los modelos de inteligencia artificial. A diferencia de los servidores convencionales que conocemos, que se utilizan para tareas informáticas generales y para alojar páginas web o bases de datos, los servidores de IA están optimizados para procesar grandes cantidades de datos y realizar cálculos complejos.

Requisitos de hardware para un servidor IA

El hardware de un servidor de IA debe cumplir unos requisitos para garantizar su rendimiento y eficacia. Las aplicaciones de IA consumen muchos recursos de cálculo y memoria, por lo que requieren un hardware determinado. Los componentes principales son:

• Unidad de procesamiento gráfico (GPU): Las unidades de procesamiento gráfico o GPU sirven para procesar flujos de datos paralelos, algo realmente importante para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.
• Unidad central de procesamiento (CPU): Una CPU de alto rendimiento es crucial tanto para realizar cálculos generales como para la gestión del servidor.
• Memoria de acceso aleatorio (RAM): Un servidor de IA requiere una gran cantidad de memoria de acceso aleatorio o RAM para poder almacenar conjuntos de datos de gran tamaño y para que estos datos sean rápidamente accesibles. Como mínimo, es recomendable emplear una memoria RAM de 64 GB, aunque a menudo es necesaria una de 128 GB o incluso más.
• Memoria: Un servidor que trabaja con inteligencia artificial necesita disponer de mucha memoria. El entrenamiento de los modelos de IA requiere grandes cantidades de datos. Por lo tanto, es esencial disponer de suficiente memoria en la unidad de disco duro o HDD o, en el mejor de los casos, contar con una unidad SSD.
• Tarjetas de red: Es importante disponer de una conexión de red de alto rendimiento para garantizar una buena comunicación entre los dispositivos.

Requisitos de software para un servidor IA

Un software adecuado es tan importante como el hardware para un servidor de estas características, ya que los modelos de inteligencia artificial requieren aplicaciones específicas para su entrenamiento y ejecución.

• Sistema operativo: Para trabajar con un servidor de IA es necesario un sistema operativo que gestione los componentes del hardware. Los más usados forman parte de las distribuciones Linux, como Ubuntu, CentOS o Debian, que soportan de forma nativa la mayoría de los marcos de IA.
• Marcos de IA: Un servidor de IA debe contar con entornos específicos para trabajar con inteligencia artificial y aprendizaje automático. Los más populares son TensorFlow, PyTorch y Keras.
• Bibliotecas de software: En la programación de modelos de IA no pueden faltar las bibliotecas de software, como NumPy o Pandas.
• Modelos de IA: El modelo de IA es el programa que realiza las tareas de inteligencia artificial. Hay diferentes formas de entrenarlo para lograr los mejores resultados.

¿Cómo funciona un servidor de IA?

Un servidor de IA procesa y analiza grandes cantidades de datos. El objetivo es entrenar los modelos de IA utilizando el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo para que estos puedan hacer predicciones, tomar decisiones basándose en datos nuevos o, en el caso de la IA generativa, generar resultados. El funcionamiento de un servidor de IA puede dividirse en varios pasos:

1. Preparación de los datos: Este primer paso incluye la recopilación, limpieza y almacenamiento en el formato adecuado de los datos necesarios para entrenar el modelo de IA.
2. Entrenamiento del modelo: En el segundo paso, se entrena un algoritmo de IA con los datos preparados, también llamados datos de entrenamiento. Para este paso se necesitan recursos informáticos intensivos, ya que el algoritmo itera a través de los datos y va ajustando sus parámetros para obtener los mejores resultados posibles. Esta fase puede durar horas o incluso días.
3. Evaluación del modelo: Una vez terminada la fase de entrenamiento, se ejecuta el modelo con un conjunto de datos independientes, conocidos como datos de prueba, para poder evaluar su precisión y rendimiento.
4. Implementación del modelo: Por último, el modelo pasa a un entorno de producción donde se aplica a nuevos datos para que haga predicciones.

Ventajas de los servidores de IA

Este tipo de servidores presenta varias ventajas para las empresas. Sobre todo si las páginas y programas de IA, la inteligencia artificial como servicio (AIaaS) o la IA en la nube ya no son suficientes en cuanto a funcionalidad o rendimiento, un servidor de IA es una opción a tener en cuenta.

La principal ventaja de estos servidores es la escalabilidad. Un servidor de IA puede ajustarse en función de las necesidades para mejorar su procesamiento y memoria. De esta forma, además, el servidor utiliza sus recursos de la manera más eficiente posible. A diferencia de los servidores convencionales, los servidores de IA también utilizan hardware adaptado al manejo de la inteligencia artificial, especialmente las GPU.

Principales ámbitos de aplicación de los servidores de IA

Los servidores de IA pueden utilizarse en cualquier ámbito en el que tenga sentido emplear la inteligencia artificial. Principalmente, aquellos ámbitos en los que tengan mucha importancia el procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos, así como el reconocimiento de patrones. Un buen ejemplo serían los vehículos autónomos, cuya navegación y toma de decisiones se basan en el procesamiento de datos procedentes de cámaras y otros sensores. Los servidores de IA también son una gran opción para el reconocimiento y generación de lenguaje e imágenes. Con los modelos de lenguaje de gran tamaño o la IA generativa se pueden producir textos e imágenes a partir de los datos y probabilidades que han aprendido.