A medida que la inteligencia artificial se integra en más procesos empresariales, muchas empresas están descubriendo que el verdadero límite de sus proyectos de IA está en otro sitio: el almacenamiento. Los modelos actuales consumen datos en cantidades que hace solo una década parecían impensables, por lo que todo depende de disponer de un sistema capaz de absorber ingentes cantidades de información sin convertirse en un freno.

La IA crece más rápido que la infraestructura que la sostiene

Un modelo puede tener miles de millones de parámetros, pero si el almacenamiento no es capaz de suministrar datos a la velocidad necesaria, todo el sistema se ralentiza. El throughput —la capacidad de lectura y escritura sostenida— es lo que determina, en muchos casos, la velocidad de procesamiento de una inteligencia artificial.

De hecho, los cuellos de botella aparecen en situaciones habituales: entrenamientos que requieren leer millones de archivos pequeños, procesos de preprocesamiento que generan miles de objetos en minutos o equipos distribuidos que necesitan acceder simultáneamente al mismo dataset.

Cuando el flujo de datos no es constante, las GPU quedan ociosas durante segundos o minutos. Y cada pausa conlleva más horas de entrenamiento y, por ende, costes operativos más altos. Las arquitecturas escalables, por tanto, dejan de ser una opción y pasan a ser un requisito.

El almacenamiento en objetos como base de los datos ilimitados

Capacidad para crecer prácticamente sin límites, compatibilidad con APIs estándar y diseño orientado a manejar cantidades masivas de información. Estas son las tres bazas que hacen del almacenamiento en objetos una de las soluciones más eficaces para entornos de inteligencia artificial.

Asimismo, el almacenamiento en objetos permite separar el dato del servidor, facilitando la ejecución de arquitecturas distribuidas, entrenamientos simultáneos y el uso de pipelines complejos. Por eso aparece de forma habitual en plataformas de big data, motores de machine learning y servicios de IA generativa. Al fin y al cabo, muchos desarrollos actuales utilizan soportes basados en S3 u otros sistemas compatibles para guardar datasets, versiones de modelos o datos de inferencia.

Dentro de ese ecosistema, es habitual que los equipos técnicos recurran a este tipo de servicios para disponer de un repositorio flexible, escalable y accesible desde cualquier entorno en la nube. Pulse aquí OVHcloud para conocer Object Storage, una de las soluciones líderes dentro del sector para almacenar y gestionar datos no estructurados, ya sean copias de seguridad simples o procesos críticos.

El futuro de la IA dependerá de cómo gestionemos sus datos

Entrenar un modelo grande es costoso; entrenarlo dos veces por falta de almacenamiento eficiente es un problema. Cada proyecto nuevo genera capas extra de información que deben archivarse, versionarse y recuperarse con rapidez.

La mayoría de empresas que trabajan con modelos de inteligencia artificial se han dado cuenta de que optimizar el almacenamiento influye directamente en los costes asociados a su desarrollo y mantenimiento. Recuperar un dataset más rápido acorta un entrenamiento; poder acceder simultáneamente a millones de objetos evita cuellos en la inferencia; mover datos entre regiones sin bloqueos acelera el despliegue global.