Recursos computacionales del sistema de IA

Descripción

Infraestructura computacional adecuada para el entrenamiento, las pruebas y la operación de la IA, con planificación de capacidad y consideración del impacto ambiental.

Orientación de implementación

Evaluación de la infraestructura

Inventariar los recursos computacionales actuales (clústeres de GPU/TPU, asignaciones en la nube, almacenamiento) y relacionarlos con los requisitos de carga de trabajo de IA. Identificar las brechas de capacidad para las cargas de trabajo de entrenamiento, inferencia y pruebas. Incluir la planificación de recuperación ante desastres y conmutación por error (failover) para los sistemas de IA en producción.

Impacto ambiental

Hacer seguimiento del consumo de energía y la huella de carbono de las operaciones de entrenamiento e inferencia de IA. Establecer metas de eficiencia y documentar las estrategias de optimización (destilación de modelos, arquitecturas eficientes, programación por lotes). Reportar las métricas ambientales a las partes interesadas.

Planificación de capacidad

Establecer planes de capacidad prospectivos alineados con la hoja de ruta de desarrollo de IA. Incluir proyecciones de costos, disparadores de escalamiento, y gobernanza de la asignación de recursos para prevenir el gasto computacional descontrolado.

Requisitos de evidencia

• Inventario de infraestructura y evaluación de capacidad
• Planes de asignación de recursos y presupuestos
• Informes de consumo de energía y huella de carbono
• Documentación de planificación de capacidad con proyecciones