{"id":51486,"date":"2024-03-25T20:58:11","date_gmt":"2024-03-25T19:58:11","guid":{"rendered":"https:\/\/ticker-noticiasep.microcontenidos.com\/NoticiaRSS.vbhtml?user=XRNR562DLR&cod=20240325205811"},"modified":"2024-03-25T20:58:11","modified_gmt":"2024-03-25T19:58:11","slug":"mundo-huawei-cloud-en-kubecon-eu-2024-liberando-la-era-inteligente-con-innovacion-continua-de-codigo-abierto-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webciudadana.net\/?p=51486","title":{"rendered":"Mundo: Huawei Cloud en KubeCon EU 2024: Liberando la era inteligente con innovaci\u00f3n continua de c\u00f3digo abierto (1)"},"content":{"rendered":"\n
<\/div>\n

(Informaci\u00f3n remitida por la empresa firmante)<\/p>\n

\nPAR\u00cdS, 25 de marzo de 2024 \/PRNewswire\/ — En KubeCon + CloudNativeCon Europe 2024, celebrado en Par\u00eds el 21 de marzo, Dennis Gu, arquitecto jefe de Huawei Cloud, se\u00f1al\u00f3, en un discurso de apertura titulado \u00abCloud Native x AI: Liberando la era inteligente con innovaci\u00f3n continua de c\u00f3digo abierto\u00bb, que la integraci\u00f3n de las tecnolog\u00edas nativas de la nube y de IA es crucial para impulsar la transformaci\u00f3n de la industria. Huawei Cloud planea seguir innovando en proyectos de c\u00f3digo abierto y colaborando con desarrolladores para lograr una era inteligente.<\/p>\n

La IA plantea desaf\u00edos clave al paradigma nativo de la nube.<\/p>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, las tecnolog\u00edas nativas de la nube han revolucionado los sistemas de TI tradicionales y acelerado los avances digitales en \u00e1reas como Internet y los servicios gubernamentales. La nube nativa ha introducido nuevas posibilidades, como ventas ultrarr\u00e1pidas y operaciones \u00e1giles, como DevOps, a trav\u00e9s de la gobernanza de microservicios. Estos cambios han tenido un impacto significativo en la vida de las personas, y el r\u00e1pido crecimiento y la adopci\u00f3n generalizada de la IA, incluidos los modelos a gran escala, se han convertido en el n\u00facleo de la inteligencia industrial.<\/p>\n

Seg\u00fan una encuesta de Epoch realizada en 2023, la computaci\u00f3n requerida para los modelos b\u00e1sicos se ha multiplicado por 10 cada 18 meses, lo que es cinco veces m\u00e1s r\u00e1pido que la tasa de crecimiento predicha por la Ley de Moore para la computaci\u00f3n general. El surgimiento de esta \u00abNueva Ley de Moore\u00bb debido a la IA y la prevalencia de modelos de IA a gran escala presenta desaf\u00edos para las tecnolog\u00edas nativas de la nube. En su discurso, Dennis Gu destac\u00f3 los siguientes puntos clave:<\/p>\n

\nLa baja utilizaci\u00f3n promedio de GPU\/NPU aumenta el coste de la formaci\u00f3n y la inferencia de IA.<\/p>\n

\nLos fallos frecuentes de los grandes grupos de formaci\u00f3n de modelos disminuyen la eficiencia de la formaci\u00f3n.<\/p>\n

\nLa compleja configuraci\u00f3n de modelos a gran escala exige altos requisitos de desarrollo de IA.<\/p>\n

\nLa implementaci\u00f3n de inferencias de IA a gran escala conlleva el riesgo de retrasos impredecibles en el acceso del usuario final e implica posibles problemas de privacidad de datos.<\/p>\n

La innovaci\u00f3n de Huawei Cloud AI ofrece a los desarrolladores ideas para afrontar los desaf\u00edos.<\/p>\n

Los tama\u00f1os cada vez mayores de los modelos de IA exigen m\u00e1s computaci\u00f3n, lo que crea desaf\u00edos para las tecnolog\u00edas nativas de la nube, pero tambi\u00e9n crea oportunidades para la innovaci\u00f3n en la industria. Dennis Gu comparti\u00f3 historias sobre la innovaci\u00f3n en IA de Huawei Cloud, ofreciendo a los desarrolladores un punto de referencia para enfrentarse a los desaf\u00edos.<\/p>\n

Huawei Cloud utiliz\u00f3 KubeEdge, una plataforma inform\u00e1tica de borde nativa de la nube, para crear una plataforma de gesti\u00f3n y programaci\u00f3n de m\u00faltiples robots. Con esta plataforma, los usuarios pueden usar comandos en lenguaje natural para indicarle a la plataforma qu\u00e9 hacer, y el sistema coordinar\u00e1 m\u00faltiples robots en el borde para realizar tareas complejas. El sistema est\u00e1 dise\u00f1ado con una arquitectura de tres partes (nube, nodo perimetral y robot) para abordar desaf\u00edos como la comprensi\u00f3n del lenguaje natural, la programaci\u00f3n y gesti\u00f3n eficientes de m\u00faltiples robots y la gesti\u00f3n del acceso de robots de tipo cruzado. Utiliza modelos grandes para ejecutar comandos en lenguaje natural y realiza predicciones de tr\u00e1fico, asignaci\u00f3n de tareas y planificaci\u00f3n de rutas. La arquitectura de tres partes mejora en gran medida la flexibilidad de la plataforma rob\u00f3tica, mejora la eficiencia de la gesti\u00f3n en un 25 %, reduce el tiempo necesario para la implementaci\u00f3n del sistema en un 30 % y reduce el tiempo necesario para implementar nuevos robots de meses a d\u00edas.<\/p>\n

Para una plataforma de intercambio de contenido l\u00edder en China, que tiene m\u00e1s de 100 millones de usuarios activos por mes, su servicio principal son las recomendaciones en la p\u00e1gina de inicio. Esta caracter\u00edstica est\u00e1 impulsada por un modelo con casi 100 mil millones de par\u00e1metros. Para entrenar este modelo, la plataforma utiliza un cl\u00faster de capacitaci\u00f3n con miles de nodos inform\u00e1ticos, incluidos cientos de ps y trabajadores para una \u00fanica tarea de capacitaci\u00f3n. Por lo tanto, existe una gran demanda de una mejor programaci\u00f3n de topolog\u00eda, alto rendimiento y alta rentabilidad. Volcano, un proyecto de c\u00f3digo abierto, mejora el soporte para cargas de trabajo de inteligencia artificial o aprendizaje autom\u00e1tico en Kubernetes y ofrece una variedad de pol\u00edticas de programaci\u00f3n avanzada y gesti\u00f3n de trabajos. Volcano incorpora algoritmos como programaci\u00f3n basada en topolog\u00eda, empaquetado de contenedores y programaci\u00f3n basada en acuerdos de nivel de servicio (SLA), lo que resulta en una mejora del 20 % en el rendimiento general de la formaci\u00f3n y una reducci\u00f3n significativa en la complejidad de operaci\u00f3n y mantenimiento de la plataforma.<\/p>\n

La IA sin servidor est\u00e1 a la vanguardia del desarrollo nativo de la nube.<\/p>\n

Muchas empresas y desarrolladores se enfrentan al desaf\u00edo de ejecutar aplicaciones de IA de manera eficiente y fiable, minimizando al mismo tiempo los costes operativos. Huawei Cloud ha desarrollado una soluci\u00f3n a este problema identificando los requisitos clave de las plataformas de IA nativas de la nube e introduciendo un nuevo concepto llamado IA sin servidor.<\/p>\n

Durante su discurso, Dennis Gu explic\u00f3 que la IA sin servidor est\u00e1 dise\u00f1ada para simplificar tareas complejas de formaci\u00f3n e inferencia al recomendar de manera inteligente pol\u00edticas paralelas, lo que facilita su uso a los desarrolladores. Tambi\u00e9n incluye una funci\u00f3n de expansi\u00f3n autom\u00e1tica adaptable de GPU\/NPU que ajusta din\u00e1micamente la asignaci\u00f3n de recursos en funci\u00f3n de los cambios en la carga de trabajo en tiempo real, lo que garantiza una ejecuci\u00f3n eficiente de las tareas. Adem\u00e1s, hay un cl\u00faster de GPU\/NPU sin fallos en Serverless AI, lo que libera a los desarrolladores de la preocupaci\u00f3n de que los fallos de hardware puedan interrumpir los servicios. Lo m\u00e1s importante es que la IA sin servidor es compatible con los principales marcos de IA, lo que permite a los desarrolladores integrar f\u00e1cilmente sus herramientas y modelos de IA existentes.<\/p>\n

La IA sin servidor tambi\u00e9n es un avance muy significativo para los proveedores de servicios en la nube. La IA sin servidor proporciona m\u00faltiples beneficios, como una utilizaci\u00f3n mejorada de GPU\/NPU, cargas de trabajo h\u00edbridas m\u00e1s eficientes para capacitaci\u00f3n, inferencia y desarrollo, y computaci\u00f3n ecol\u00f3gica a trav\u00e9s de una mejor eficiencia energ\u00e9tica, para que pueda ahorrar dinero en electricidad. Adem\u00e1s, la IA sin servidor permite compartir GPU\/NPU entre m\u00faltiples inquilinos en diferentes espacios o en diferentes momentos, lo que mejora la tasa de reutilizaci\u00f3n de recursos. El aspecto m\u00e1s importante de la IA sin servidor es su capacidad para proporcionar calidad de servicio (QoS) y SLA garantizados tanto para tareas de capacitaci\u00f3n como de inferencia, lo que garantiza un servicio estable y de alta calidad.<\/p>\n

\n(CONTINUA)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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