As cargas de trabalho da IA já são caras devido ao alto custo do aluguel de GPUs e ao consumo de energia associado. Questões de largura de banda de memória pioram as coisas. Quando a memória fica, as cargas de trabalho levam mais tempo para processar. Os tempos de execução mais longos resultam em custos mais altos, pois os serviços em nuvem cobram com base no uso por hora. Essencialmente, as ineficiências da memória aumentam o tempo para calcular, transformando o que deve ser um desempenho de ponta em uma dor de cabeça financeira.
Lembre -se de que o desempenho de um sistema de IA não é melhor que o hyperlink mais fraco. Não importa o quão avançado seja o processador, a largura de banda de memória limitada ou o acesso ao armazenamento podem restringir o desempenho geral. Pior ainda, se os provedores de nuvem não comunicarem claramente o problema, os clientes podem não perceber que um gargalo de memória está reduzindo seu ROI.
As nuvens públicas corrigirão o problema?
Os provedores de nuvem estão agora em um momento crítico. Se eles desejam permanecer a plataforma preferida para cargas de trabalho de IA, precisarão abordar a largura de banda de memória de frente-e rapidamente. No momento, todos os principais gamers, da AWS ao Google Cloud e Microsoft Azure, estão advertising and marketing fortemente as melhores e mais recentes GPUs. Mas as GPUs sozinhas não curarão o problema, a menos que paresem os avanços no desempenho, armazenamento e rede de memória para garantir um pipeline de dados contínuo para cargas de trabalho de IA.