{"id":22128,"date":"2026-11-12T15:00:00","date_gmt":"2026-11-12T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/?p=22128"},"modified":"2026-11-05T08:25:52","modified_gmt":"2026-11-05T07:25:52","slug":"alojamiento-aplicaciones-cpu-gpu-almacenamiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/es\/hosting-ki-anwendungen-cpu-gpu-storage\/","title":{"rendered":"Alojamiento para aplicaciones de IA: dimensionamiento de CPU, GPU y almacenamiento"},"content":{"rendered":"<div class=\"wh-article\" data-wh-layout=\"2.1.2\" style=\"width:100%;max-width:820px;margin:0 auto;color:#263b4b;font-family:inherit;font-size:18px;line-height:1.8;text-align:start;overflow-wrap:break-word;box-sizing:border-box\"><p class=\"wh-lead\" style=\"font-size:20px;line-height:1.7;color:#233746;margin:0 0 1.1em\">En el caso del alojamiento para IA, la carga de trabajo concreta determina la cantidad de potencia de CPU, memoria de GPU y almacenamiento que necesitas. <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Modelo, precisi\u00f3n y paralelismo<\/strong> son tan importantes como el tiempo de respuesta y el acceso a los datos. En los modelos de texto, adem\u00e1s de los pesos, la cach\u00e9 y el b\u00fafer de ejecuci\u00f3n tambi\u00e9n ocupan memoria; los contextos largos y las consultas simult\u00e1neas pueden aumentar las necesidades.  Un primer c\u00e1lculo ayuda a la preselecci\u00f3n. A continuaci\u00f3n, comprueba si la infraestructura se adapta realmente con una carga representativa y los requisitos de tu aplicaci\u00f3n.<\/p>\n<nav class=\"wh-toc\" aria-label=\"Contenido de este art\u00edculo\" style=\"display:block;margin:28px 0 38px;padding:22px;border:1px solid #d9e4e8;border-radius:14px;background:#f4f8f8\"><p class=\"wh-toc-title\" style=\"font-size:13px;font-weight:700;letter-spacing:.08em;color:#49656b;margin:0 0 14px\">Ir directamente a la secci\u00f3n<\/p><div class=\"wh-toc-grid\" style=\"display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(min(100%,280px),1fr));gap:10px\"><div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#workload-anforderungen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Delimitar primero la carga de trabajo de IA<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#cpu-ram-datenzufuhr\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">CPU y RAM en fase de desarrollo<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#gpu-vram-grundlagen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Entender bien qu\u00e9 son la GPU y la VRAM<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#speicher-rechenbeispiel\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Calcular de forma aproximada la memoria del modelo<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#workloads-vergleichen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Comparar cargas de trabajo y cuellos de botella<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#storage-netzwerk-planen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Planificar el almacenamiento y las conexiones de la GPU<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#messung-fehlersuche\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Detectar cuellos de botella bajo carga<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#betrieb-wiederherstellung\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Gestionar de forma fiable la infraestructura de IA<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#hosting-entscheidung\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Seleccionar el modelo de alojamiento y el servidor con GPU<\/a><\/div>\n<\/div><\/nav><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"workload-anforderungen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"workload-anforderungen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Delimitar primero la carga de trabajo de IA<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">La elecci\u00f3n del hardware empieza por la tarea, no por una GPU. En el caso de la <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Inferencia<\/strong> Un modelo ya existente procesa los datos de entrada y genera, por ejemplo, respuestas. El ajuste fino adapta un modelo preentrenado a datos adicionales o a una tarea concreta; por el contrario, el entrenamiento completo establece los pesos del modelo en el marco de un proceso de entrenamiento independiente.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Estos objetivos dan lugar a perfiles de carga distintos: un servicio de chat debe responder a las consultas, mientras que una tarea de entrenamiento procesa datos durante un periodo de tiempo prolongado y almacena resultados provisionales. Para <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Alojamiento de IA<\/strong> Por eso, debes tener en cuenta si lo m\u00e1s importante es el tiempo de respuesta, las solicitudes procesadas, la duraci\u00f3n de la formaci\u00f3n o, por ejemplo, los costes de una tarea concreta.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Documenta la versi\u00f3n del modelo y el tiempo de ejecuci\u00f3n, as\u00ed como el n\u00famero de par\u00e1metros, la arquitectura, la precisi\u00f3n y la cuantificaci\u00f3n prevista. Anota, adem\u00e1s, las longitudes previstas de entrada y salida, las consultas simult\u00e1neas o los tama\u00f1os de lote, as\u00ed como la carga m\u00e1xima. De este modo, se podr\u00e1n comparar las ofertas y las pruebas posteriores bas\u00e1ndose en los mismos supuestos, en lugar de limitarse a comparar los datos nominales del hardware.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">En el caso de un asistente de chat interno, una \u00fanica consulta breve puede ejecutarse sin problemas, mientras que varias conversaciones largas pueden sobrecargar la memoria. La cach\u00e9 KV mantiene estados adicionales durante la generaci\u00f3n de texto; sus necesidades dependen, entre otras cosas, del modelo y del procesamiento. Por lo tanto, no te limites a planificar solo para el di\u00e1logo medio, sino tambi\u00e9n para contextos largos y el uso en paralelo. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Anota tambi\u00e9n qu\u00e9 datos se tratan, d\u00f3nde pueden almacenarse y qu\u00e9 nivel de disponibilidad y tiempo de recuperaci\u00f3n se requieren. Estos objetivos operativos influyen en la elecci\u00f3n entre un \u00fanico servidor y una arquitectura m\u00e1s compleja. Las hip\u00f3tesis siguen siendo un punto de partida: solo una prueba con una carga representativa demostrar\u00e1 si son viables.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"cpu-ram-datenzufuhr\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"cpu-ram-datenzufuhr\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">CPU y RAM en fase de desarrollo<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Aunque un modelo se ejecute en una GPU, la CPU colabora a lo largo de la ruta de datos. Puede recibir solicitudes, tokenizar texto, leer archivos y preparar las entradas para el procesamiento del modelo. Si esta preparaci\u00f3n es demasiado lenta, la GPU queda a la espera de trabajo; en ese caso, un acelerador m\u00e1s potente no resuelve necesariamente el cuello de botella.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">El <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Memoria de trabajo<\/strong> Dependiendo de la aplicaci\u00f3n, ocupa espacio para los componentes del modelo, los datos preparados y las cach\u00e9s de archivos. A esto hay que a\u00f1adir el espacio de memoria necesario para los procesos que cargan y transforman los datos de entrenamiento. Por lo tanto, no solo debes planificar el modelo en s\u00ed, sino tambi\u00e9n el proceso desde el conjunto de datos hasta el lote final, y prever reservas suficientes para los picos de procesamiento.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Los DataLoader de PyTorch pueden utilizar varios trabajadores para el procesamiento paralelo de datos. Sin embargo, los trabajadores adicionales tambi\u00e9n consumen memoria; adem\u00e1s, el espacio de memoria compartida puede llegar a ser insuficiente. Por lo tanto, aumenta su n\u00famero de forma gradual y supervisa los tiempos de espera de los datos y los requisitos de memoria, en lugar de aplicar un valor fijo como recomendaci\u00f3n general. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Un mayor n\u00famero de n\u00facleos de CPU resulta especialmente \u00fatil cuando las tareas pendientes pueden ejecutarse en paralelo. Sin embargo, si el rendimiento se ve limitado por los accesos al almacenamiento, por un \u00fanico paso de procesamiento o por la propia GPU, los n\u00facleos adicionales apenas suponen una diferencia. El comportamiento de la frecuencia de reloj tambi\u00e9n puede ser relevante para consultas breves; para m\u00e1s informaci\u00f3n al respecto, consulta el art\u00edculo sobre <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/rendimiento-del-servidor-de-alojamiento-segun-el-regulador-de-la-cpu\/\">Regulador de la CPU en servidores de alojamiento<\/a>.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Para modelos peque\u00f1os o consultas poco frecuentes, la inferencia en CPU es una alternativa que merece la pena considerar frente al sistema de GPU disponible de forma permanente. Compara ambas variantes con el mismo modelo, la precisi\u00f3n adecuada y el perfil de carga previsto. Lo decisivo es si la CPU alcanza el tiempo de respuesta requerido incluso en momentos de m\u00e1xima carga y qu\u00e9 costes se generan realmente en el proceso.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"gpu-vram-grundlagen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"gpu-vram-grundlagen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Entender bien qu\u00e9 son la GPU y la VRAM<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">En el caso de una inferencia que se realiza \u00edntegramente en la GPU, los pesos del modelo deben almacenarse en la memoria disponible de la GPU. El <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Requisitos de VRAM<\/strong> Pero eso no es todo: el tiempo de ejecuci\u00f3n necesita m\u00e1s \u00e1reas para resultados intermedios y b\u00faferes temporales. Por lo tanto, una tarjeta en la que los pesos encajen matem\u00e1ticamente no ofrece por s\u00ed sola una base segura para el funcionamiento en producci\u00f3n.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">En la generaci\u00f3n de texto autorregresiva se a\u00f1ade la cach\u00e9 KV. Esta almacena los estados de claves y valores ya calculados, para que puedan reutilizarse en los pasos de generaci\u00f3n posteriores. Los contextos largos y las consultas procesadas simult\u00e1neamente pueden aumentar esta necesidad adicional de memoria; en qu\u00e9 medida, depende del modelo y del procesamiento. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">La documentaci\u00f3n de Transformers 4.48.2 describe, entre otras cosas, la cuantificaci\u00f3n de la cach\u00e9 y la subalojamiento como formas de ahorrar VRAM. Sin embargo, el beneficio depende de la implementaci\u00f3n y de la carga; el procesamiento adicional o las transferencias de datos pueden reducir la velocidad. Por lo tanto, comprueba conjuntamente el consumo de memoria y el tiempo de respuesta, en lugar de considerar autom\u00e1ticamente que un ahorro de memoria supone una mejora del rendimiento. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Durante el entrenamiento, el c\u00e1lculo de inferencias resulta a\u00fan m\u00e1s insuficiente. Adem\u00e1s de los pesos, se necesita memoria para almacenar los gradientes, los estados del optimizador y las activaciones guardadas. El tama\u00f1o de estas partes depende, entre otras cosas, del optimizador, la precisi\u00f3n y el m\u00e9todo de entrenamiento; las secuencias m\u00e1s largas o los lotes m\u00e1s grandes pueden aumentar especialmente la memoria dedicada a las activaciones. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Para una ejecuci\u00f3n totalmente residente en la GPU, la VRAM disponible debe poder almacenar los pesos y los datos de ejecuci\u00f3n necesarios. Los m\u00e9todos h\u00edbridos pueden mantener partes del procesamiento o los pesos del modelo fuera de la GPU; su idoneidad y el coste de las transferencias de datos dependen del tiempo de ejecuci\u00f3n. Esto debe distinguirse de la externalizaci\u00f3n de la cach\u00e9 KV descrita en Transformers 4.48.2. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Analiza conjuntamente el modelo, la duraci\u00f3n de la ejecuci\u00f3n y el paralelismo previsto, y comprueba los niveles m\u00e1ximos de memoria bajo una carga representativa. Disponer de memoria suficiente para la modalidad de ejecuci\u00f3n elegida no garantiza por s\u00ed solo el tiempo de respuesta deseado ni la carga de trabajo deseada.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"speicher-rechenbeispiel\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"speicher-rechenbeispiel\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Calcular de forma aproximada la memoria del modelo<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Un primer c\u00e1lculo de memoria parte del n\u00famero de par\u00e1metros del modelo y del formato en el que se almacenan realmente sus pesos. Este c\u00e1lculo proporciona un l\u00edmite m\u00ednimo para esa cantidad de memoria, pero a\u00fan no supone un dimensionamiento completo del servidor GPU. En concreto, no indica cu\u00e1nta memoria necesita una solicitud concreta en tiempo de ejecuci\u00f3n.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Ejemplo ilustrativo de c\u00e1lculo, no es una medici\u00f3n:<\/strong> Siete mil millones de par\u00e1metros multiplicados por dos bytes dan como resultado 14 mil millones de bytes para los pesos. Si lo dividimos entre 1.073.741.824 bytes por GiB, el resultado es de unos 13,0 GiB. Para ello, es necesario que todos los pesos considerados tengan efectivamente un tama\u00f1o uniforme de dos bytes por par\u00e1metro; otros formatos o representaciones adicionales modificar\u00edan el c\u00e1lculo.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">No se incluye el <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Cach\u00e9 KV<\/strong> para la generaci\u00f3n de texto, los b\u00faferes temporales y la sobrecarga de ejecuci\u00f3n. Precisamente en contextos largos, la cach\u00e9 puede crecer considerablemente; el n\u00famero de solicitudes procesadas simult\u00e1neamente tambi\u00e9n es relevante para la reserva necesaria. La documentaci\u00f3n sobre la cach\u00e9 de Transformers 4.48.2 describe, adem\u00e1s, m\u00e9todos que pueden ahorrar memoria, aunque, dependiendo del m\u00e9todo, pueden reducir la velocidad. <\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large wh-figure\" aria-describedby=\"wh-caption-detail1\" style=\"display:block;float:none;clear:both;width:100%;max-width:760px;margin:34px auto 40px;border:1px solid #dae5e9;border-radius:14px;overflow:hidden;background:#f5f8fa;box-shadow:0 10px 28px -17px rgba(24,47,60,.28);box-sizing:border-box\"><div class=\"wh-figure-media\" style=\"display:block;background:#eef3f5;line-height:0\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"534\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-1024x683.webp\" class=\"wp-image-22138\" alt=\"Ilustraci\u00f3n generada por IA de un contenedor con bloques separados para pesos de modelo, cach\u00e9 y b\u00fafer de tiempo de ejecuci\u00f3n.\" decoding=\"async\" srcset=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-1024x683.webp 1024w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-300x200.webp 300w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-768x512.webp 768w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-18x12.webp 18w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679.webp 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" ><\/div><figcaption class=\"wh-caption\" id=\"wh-caption-detail1\" style=\"display:block;margin:0;padding:12px 18px 15px;border-top:1px solid #dce5e9;color:#506575;background:#f5f8fa;font-size:14px;line-height:1.55;text-align:start\">Ilustraci\u00f3n generada por IA: al c\u00e1lculo del peso se suman, en la inferencia, otras partes de la memoria.<\/figcaption><\/figure><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Para el entrenamiento, el c\u00e1lculo del peso es a\u00fan menos que suficiente. La documentaci\u00f3n de Transformers 4.35.0 estima, para una configuraci\u00f3n de precisi\u00f3n mixta a modo de ejemplo con AdamW, 18 bytes por par\u00e1metro, m\u00e1s las activaciones. En esta cifra se incluyen otros componentes, como los gradientes y los estados del optimizador; las activaciones dependen, entre otras cosas, de la longitud de la secuencia y del tama\u00f1o del lote. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Los 18 bytes no son un multiplicador general para todos los entrenamientos: los optimizadores, la precisi\u00f3n y los m\u00e9todos de entrenamiento pueden modificar los requisitos. Por lo tanto, ni esta cifra ni los 13,0 GiB constituyen una recomendaci\u00f3n para un tama\u00f1o concreto de VRAM. Para la selecci\u00f3n, son decisivos el tiempo de ejecuci\u00f3n concreto y los picos de memoria esperados bajo una carga representativa.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"workloads-vergleichen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"workloads-vergleichen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Comparar cargas de trabajo y cuellos de botella<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Los mismos pesos de modelo pueden generar requisitos muy diferentes en funci\u00f3n de la tarea. La tabla muestra posibles puntos de control, sin establecer un orden de importancia ni garantizar que se produzcan cuellos de botella. El recurso que realmente supone una limitaci\u00f3n depende, entre otras cosas, del modelo, el flujo de datos, la paralelizaci\u00f3n y la carga.<\/p>\n<div class=\"wh-table-scroll\" tabindex=\"0\" role=\"region\" aria-label=\"Cargas de trabajo: componentes de almacenamiento y puntos de comprobaci\u00f3n pr\u00e1cticos\" style=\"width:100%;max-width:100%;overflow-x:auto;margin:28px 0;border:1px solid #dce5e9;border-radius:14px;background:#fff;box-shadow:0 10px 28px -16px rgba(24,47,60,.32);box-sizing:border-box\"><table style=\"width:100%;min-width:580px;border-collapse:separate;border-spacing:0;border:0;margin:0;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff\"><caption style=\"padding:20px;text-align:start;font-size:17px;line-height:1.5;font-weight:700;color:#173246;background:#fff\">Cargas de trabajo: componentes de almacenamiento y puntos de comprobaci\u00f3n pr\u00e1cticos<\/caption><thead><tr><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Carga de trabajo<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Posibles cuellos de botella<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Memoria adicional<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Indicador y alternativa<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Inferencia en la CPU<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Tiempo de c\u00e1lculo de la CPU y suministro de datos<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">RAM para el tiempo de ejecuci\u00f3n y las entradas<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Comprobar el tiempo de respuesta; comparar la inferencia de la GPU<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Inferencia en GPU<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">VRAM y suministro de datos<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Cach\u00e9 y b\u00faferes temporales<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Comprobar la latencia y el uso de memoria; comparar la inferencia de la CPU<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Ajuste fino<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Memoria de la GPU y procesamiento de datos<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Gradientes, estados del optimizador y activaciones<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Comprobar los pasos por unidad de tiempo; considerar el m\u00e9todo de acumulaci\u00f3n de gradientes<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Servicio distribuido<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Comunicaci\u00f3n entre GPU o servidores<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Cach\u00e9 y b\u00fafer de ejecuci\u00f3n<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Comprobar el tiempo de respuesta y el rendimiento; si hay memoria suficiente, comparar una GPU<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">En el caso de un asistente de chat interno, el modelo y la generaci\u00f3n son solo una parte de la planificaci\u00f3n. Establece una longitud m\u00e1xima de entrada, una longitud esperada de salida y el n\u00famero de usuarios simult\u00e1neos. A continuaci\u00f3n, se puede comprobar si el tiempo de respuesta sigue siendo aceptable en momentos de m\u00e1xima carga y si las ponderaciones, la cach\u00e9 y el b\u00fafer caben al mismo tiempo en la memoria disponible.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Una b\u00fasqueda de documentos con respuesta generativa sigue un proceso m\u00e1s largo: los documentos se importan y se procesan, se generan representaciones, se busca en un \u00edndice y se transfiere el contenido relevante al modelo de lenguaje. La importaci\u00f3n y la b\u00fasqueda pueden tener requisitos de CPU, RAM y almacenamiento distintos a los de la generaci\u00f3n. Por eso, conviene registrar por separado los tiempos y las necesidades de memoria de estos pasos.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Durante el ajuste fino se puede <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Acumulaci\u00f3n de gradientes<\/strong> permiten un tama\u00f1o de lote efectivo mayor, aunque solo se procesen simult\u00e1neamente lotes individuales m\u00e1s peque\u00f1os. Los gradientes de varios pasos se acumulan antes de actualizar los par\u00e1metros. Esto puede resultar \u00fatil cuando la memoria es limitada, pero no garantiza un aumento del rendimiento; los pasos de procesamiento adicionales pueden suponer una p\u00e9rdida de tiempo. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">El suministro de datos tambi\u00e9n merece una atenci\u00f3n especial: si el preprocesamiento o la carga van por detr\u00e1s del procesamiento del modelo, una GPU m\u00e1s potente no siempre resulta de ayuda. Por el contrario, un flujo de datos r\u00e1pido no puede sustituir a una VRAM insuficiente. Por lo tanto, compara las alternativas con los mismos datos de entrada y un perfil de carga comprensible. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"storage-netzwerk-planen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"storage-netzwerk-planen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Planificar el almacenamiento y las conexiones de la GPU<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">A la hora de planificar el almacenamiento, conviene distinguir entre el tipo de datos y el acceso: los conjuntos de datos de entrenamiento se leen repetidamente, mientras que los pesos del modelo se cargan antes de su uso. Ambos necesitan una fuente fiable desde la que puedan volver a ponerse a disposici\u00f3n tras un cambio de servidor. La capacidad por s\u00ed sola no basta; el tiempo de carga y los patrones de acceso tambi\u00e9n influyen en el funcionamiento.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Los datos de trabajo temporales pueden almacenarse en un disco NVMe local si se necesita un espacio de trabajo r\u00e1pido. Aclara con el proveedor si estos datos se conservan tras los reinicios y los cambios de host. Por el contrario, los puntos de control y las copias de seguridad requieren una estrategia de almacenamiento planificada y una ruta de recuperaci\u00f3n verificada; un directorio temporal local no constituye autom\u00e1ticamente una copia de seguridad independiente.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large wh-figure\" aria-describedby=\"wh-caption-detail2\" style=\"display:block;float:none;clear:both;width:100%;max-width:760px;margin:34px auto 40px;border:1px solid #dae5e9;border-radius:14px;overflow:hidden;background:#f5f8fa;box-shadow:0 10px 28px -17px rgba(24,47,60,.28);box-sizing:border-box\"><div class=\"wh-figure-media\" style=\"display:block;background:#eef3f5;line-height:0\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"534\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-1024x683.webp\" class=\"wp-image-22140\" alt=\"Imagen ilustrativa generada por IA de una unidad NVMe y una unidad de almacenamiento externa sobre una alfombrilla de trabajo.\" decoding=\"async\" srcset=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-1024x683.webp 1024w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-300x200.webp 300w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-768x512.webp 768w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-18x12.webp 18w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938.webp 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" ><\/div><figcaption class=\"wh-caption\" id=\"wh-caption-detail2\" style=\"display:block;margin:0;padding:12px 18px 15px;border-top:1px solid #dce5e9;color:#506575;background:#f5f8fa;font-size:14px;line-height:1.55;text-align:start\">Imagen ilustrativa generada por IA: el espacio de trabajo local y el almacenamiento independiente de datos cumplen funciones diferentes.<\/figcaption><\/figure><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">El almacenamiento compartido o basado en objetos puede facilitar la distribuci\u00f3n y el almacenamiento de registros, ponderaciones y puntos de control. Lo fundamental es que la aplicaci\u00f3n admita el tipo de acceso elegido y que los datos se puedan cargar y recuperar en el plazo previsto. Puede resultar \u00fatil disponer de un espacio de trabajo local adicional, pero este no sustituye al almacenamiento permanente.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Almacenamiento GPUDirect<\/strong> Permite, en condiciones adecuadas de hardware, software y sistema de archivos, una ruta de datos m\u00e1s directa entre el almacenamiento y la memoria de la GPU. Esto resulta especialmente interesante cuando la entrada y la salida se encuentran en la ruta cr\u00edtica y la aplicaci\u00f3n utiliza la ruta compatible. Si la CPU tiene que decodificar o preprocesar los datos primero, esto puede limitar las ventajas. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Cuando hay varias GPU, hay que distinguir entre replicaci\u00f3n y distribuci\u00f3n. La replicaci\u00f3n proporciona copias del modelo para distribuir las solicitudes; no convierte autom\u00e1ticamente las \u00e1reas separadas de VRAM en una memoria compartida. La documentaci\u00f3n de vLLM 0.20.1 describe este tipo de implementaci\u00f3n en paralelo de datos; de ello no se deduce ninguna afirmaci\u00f3n sobre ninguna otra versi\u00f3n en tiempo de ejecuci\u00f3n. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Por el contrario, el paralelismo tensorial y en pipeline distribuyen partes del procesamiento y generan necesidades de comunicaci\u00f3n. Para ello, comprueba las conexiones entre las GPU y, en el caso de varios servidores, la topolog\u00eda de red y la compatibilidad con el modelo y el entorno de ejecuci\u00f3n. La documentaci\u00f3n de vLLM 0.8.5 aborda estas estrategias para el servicio distribuido; sus indicaciones concretas dependen de la versi\u00f3n. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"messung-fehlersuche\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"messung-fehlersuche\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Detectar cuellos de botella bajo carga<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Una comparaci\u00f3n significativa comienza con un an\u00e1lisis documentado <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">perfil de carga<\/strong>. Anota la versi\u00f3n del modelo, la precisi\u00f3n, la variante concreta de hardware y la versi\u00f3n del entorno de ejecuci\u00f3n. A\u00f1ade las longitudes t\u00edpicas y m\u00e1ximas del contexto, las longitudes de salida y el n\u00famero de consultas simult\u00e1neas. De este modo, se podr\u00e1 comprobar posteriormente cualquier cambio en la infraestructura en las mismas condiciones.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Durante la inferencia, mide el tiempo hasta el primer token y la velocidad de generaci\u00f3n. Adem\u00e1s, registra los errores y los tiempos de respuesta tanto con una carga habitual como en los picos previstos. Un rendimiento medio elevado no es suficiente si algunas consultas tienen que esperar demasiado tiempo o fallan debido a contextos largos o a un alto grado de paralelismo.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Para el entrenamiento y el ajuste fino, lo m\u00e1s adecuado es partir de pasos o ejemplos procesados por unidad de tiempo. Adem\u00e1s, observa cu\u00e1nto tiempo tarda el canal de datos en recibir el siguiente lote. Los DataLoader de PyTorch pueden preparar los datos con varios trabajadores; sus necesidades de memoria y la carga sobre la memoria compartida tambi\u00e9n deben tenerse en cuenta en la evaluaci\u00f3n. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Registra los picos de uso de la memoria de la GPU y la RAM, as\u00ed como la utilizaci\u00f3n del almacenamiento y los tiempos de espera. En un sistema NVIDIA existente, el comando de lectura muestra <code data-no-translation style=\"font:600 .87em\/1.5 ui-monospace,monospace;color:#235063;background:#edf3f5;border-radius:4px;padding:.1em .3em\">nvidia-smi<\/code> Dependiendo del dispositivo y del controlador, muestra, entre otras cosas, el estado de la GPU y el uso de la memoria. No modifica ninguna configuraci\u00f3n operativa, pero no sustituye a las mediciones de la aplicaci\u00f3n. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Una baja utilizaci\u00f3n de la GPU, por s\u00ed sola, no indica ning\u00fan problema ni en la CPU ni en el almacenamiento. Comp\u00e1ralo en el tiempo con los tiempos de espera de los datos, el historial de solicitudes y la ocupaci\u00f3n de memoria, y, a ser posible, cambia solo un par\u00e1metro relevante por comparaci\u00f3n. Documenta tambi\u00e9n los l\u00edmites de la prueba, por ejemplo, si a\u00fan faltan picos de carga poco frecuentes o entradas especialmente largas.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"betrieb-wiederherstellung\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"betrieb-wiederherstellung\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Gestionar de forma fiable la infraestructura de IA<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">La planificaci\u00f3n operativa debe incluir una combinaci\u00f3n verificable de variante de GPU, controlador, marco de trabajo y tiempo de ejecuci\u00f3n del modelo. Antes de realizar actualizaciones, comprueba qu\u00e9 versiones son compatibles entre s\u00ed y c\u00f3mo volver a la combinaci\u00f3n anterior en caso de problemas. En el caso de rutas de datos espec\u00edficas, como GPUDirect Storage, el hardware, el software y el sistema de archivos tambi\u00e9n deben ser adecuados para el uso previsto. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Establece qui\u00e9n puede leer o modificar los modelos, los datos de entrenamiento, los protocolos y las interfaces de administraci\u00f3n. Adem\u00e1s, en el caso de los datos sensibles, la ubicaci\u00f3n de almacenamiento, la transmisi\u00f3n de datos y el plazo de conservaci\u00f3n deben ajustarse a los requisitos de protecci\u00f3n de datos. Comprueba estos aspectos para todos los servicios implicados, no solo para el servidor en el que se ejecuta el modelo.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">A <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Punto de control<\/strong> Guarda un estado del entrenamiento para reanudarlo m\u00e1s adelante. Planifica qu\u00e9 estados necesita tu software de entrenamiento para ello, con qu\u00e9 frecuencia se guardan y cu\u00e1nto tiempo se conservan. Los pesos del modelo para la entrega y los puntos de control para la reanudaci\u00f3n tienen fines distintos y deben identificarse en consecuencia.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">El almacenamiento local de trabajo no es necesariamente permanente ni sustituye a una copia de seguridad independiente. Pregunta al proveedor qu\u00e9 ocurre con los datos locales en caso de reinicio, sustituci\u00f3n del servidor o finalizaci\u00f3n del contrato. Guarda los datos necesarios al margen del entorno de trabajo y comprueba la restauraci\u00f3n en la pr\u00e1ctica, incluyendo el tiempo que tarda en volver a estar operativo.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">En el caso de los trabajos distribuidos, la supervisi\u00f3n abarca, adem\u00e1s de las GPU individuales, los nodos, las conexiones de red y el progreso de toda la aplicaci\u00f3n. Planifica desde qu\u00e9 punto guardado se reiniciar\u00e1 un trabajo tras un fallo y qu\u00e9 recursos deben estar disponibles para ello. Si las partes del modelo est\u00e1n distribuidas entre varios servidores, sus conexiones tambi\u00e9n influyen en el funcionamiento; las indicaciones de la documentaci\u00f3n de vLLM 0.8.5 dependen de la versi\u00f3n. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"hosting-entscheidung\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"hosting-entscheidung\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Seleccionar el modelo de alojamiento y el servidor con GPU<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">En el caso de trabajos espor\u00e1dicos, se puede contratar a un trabajador temporal <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Servidor con GPU<\/strong> Puede resultar conveniente: pagas seg\u00fan las condiciones concretas de la oferta por la capacidad que necesitas, en lugar de mantener una capacidad disponible de forma permanente. Compara tambi\u00e9n los plazos de puesta en marcha, la disponibilidad en el momento deseado y los costes de almacenamiento y transmisi\u00f3n de datos.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">En caso de una carga uniforme, merece la pena optar por una infraestructura reservada de forma permanente. Puede ofrecer un mayor control sobre el tiempo de ejecuci\u00f3n y la ruta de los datos, pero requiere una planificaci\u00f3n propia para las actualizaciones, la supervisi\u00f3n y la recuperaci\u00f3n. Un servicio de inferencia gestionado se encarga de parte de esta gesti\u00f3n; a cambio, comprueba qu\u00e9 modelos, configuraciones y rutas de datos est\u00e1n realmente disponibles en \u00e9l.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Para la selecci\u00f3n de la infraestructura de aprendizaje autom\u00e1tico, se necesitan datos sobre <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">variante concreta de GPU<\/strong> en cuanto a: capacidad de VRAM, ancho de banda de memoria, formatos de c\u00e1lculo compatibles y dise\u00f1o. No apliques sin comprobar los valores m\u00e1ximos de una familia de productos a todas las variantes. Compara los datos de rendimiento \u00fanicamente con sus condiciones de prueba y el modelo previsto, en lugar de basar tu decisi\u00f3n \u00fanicamente en un valor m\u00e1ximo te\u00f3rico.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">El tipo de escalabilidad tambi\u00e9n forma parte de la oferta: las instancias replicadas pueden distribuir las solicitudes, mientras que la divisi\u00f3n del modelo requiere el apoyo del tiempo de ejecuci\u00f3n y la topolog\u00eda de conexi\u00f3n. La documentaci\u00f3n de vLLM aborda el paralelismo de datos en la versi\u00f3n 0.20.1 y el servicio distribuido en la versi\u00f3n 0.8.5; estas afirmaciones no deben extrapolarse a otras versiones sin antes verificarlas.  <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Primero, define el modelo y el perfil de carga; a continuaci\u00f3n, calcula la capacidad de almacenamiento y la ruta de datos, y solicita presupuestos adecuados. Despu\u00e9s, comprueba el tiempo de respuesta, los errores y los recursos necesarios con consultas representativas o datos de entrenamiento. Encontrar\u00e1s m\u00e1s aspectos para la clasificaci\u00f3n en el <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/gpu-hosting-aprendizaje-automatico-rendimiento-infraestructura\/\">Alojamiento en GPU para aplicaciones web<\/a>. Sin esta comparaci\u00f3n de cargas de trabajo, no es posible establecer una recomendaci\u00f3n general sobre la GPU.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-sources\" style=\"margin:40px 0 0;padding:24px 0 0;border-top:1px solid #dce5e9;color:#596b7b;font-size:14px;line-height:1.65\"><h2 style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Fuentes y estado actual de los conocimientos<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Estado de la investigaci\u00f3n: <time datetime=\"2026-11-04\">2026-11-04<\/time><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Fecha de la investigaci\u00f3n: 4 de noviembre de 2026. Las afirmaciones relacionadas con las versiones se refieren a las versiones de la documentaci\u00f3n mencionadas en el art\u00edculo. Sin gr\u00e1fico: no se dispone de datos comparativos sobre el rendimiento.<\/p><div class=\"wh-source-urls\"><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/transformers\/v4.48.2\/kv_cache<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.pytorch.org\/tutorials\/intermediate\/intermediate_data_loading_tutorial.html<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/transformers\/v4.35.0\/en\/model_memory_anatomy<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.vllm.ai\/en\/v0.8.5\/serving\/distributed_serving.html<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/transformers\/grad_accumulation<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.nvidia.com\/gpudirect-storage\/overview-guide\/<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.vllm.ai\/en\/v0.20.1\/serving\/data_parallel_deployment\/<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.nvidia.com\/deploy\/nvidia-smi\/index.html<\/span><\/p><\/div><\/section><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfQu\u00e9 infraestructura necesita una aplicaci\u00f3n de IA? Los factores decisivos son el modelo, la carga y la ruta de datos. El art\u00edculo explica c\u00f3mo distribuir los recursos de CPU, memoria de GPU, almacenamiento y red para la inferencia y el entrenamiento.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":22137,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[922],"tags":[],"class_list":["post-22128","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technologie"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22128","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=22128"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22128\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":22141,"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22128\/revisions\/22141"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/22137"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=22128"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=22128"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=22128"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}