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Con el cloud, se ofrece a los usuarios una infraestructura abstracta como servicio (IaaS*) en lugar de recursos finitos que pueden comprar, lo que se conoce como infraestructura in situ. El cloud también puede ofrecer una aplicación (PaaS*: Platform as a Service) o una función (FaaS*: Function As A Service).
La necesidad de abstracción
Con el cloud, se ofrece a los usuarios una infraestructura abstracta como servicio (IaaS*) en lugar de recursos finitos que pueden comprar, lo que se conoce como infraestructura in situ. El cloud también puede ofrecer una aplicación (PaaS*: Platform as a Service) o una función (FaaS*: Function As A Service).
Por ejemplo, compare la compra de un coche con el uso de un taxi.
Comprar un coche significa conocer de antemano los recursos que necesita, incluida la potencia del motor, el tamaño, las opciones, etc.
Coger un taxi es mucho más flexible. No hay mantenimiento, está disponible bajo demanda en pocos minutos y ofrece varias opciones de parada.
En el cloud, el mantenimiento de la máquina (sin mantenimiento), la creación de máquinas virtuales bajo demanda (disponibilidad en segundos/minutos) y la elección de aplicaciones (elección de opciones) pueden ser transparentes para el usuario.
Gracias a la flexibilidad “a la carta” que ofrece la cloud, la IA puede responder a las necesidades de recursos a menudo imprevisibles mediante el uso de algoritmos erráticos de “procesamiento”. De este modo, la informática cloud se centra más en el problema que en las herramientas necesarias para responder.
La necesidad de potencia de las máquinas
La IA necesita potencia. Los líderes en IA que también son proveedores líderes de cloud han invertido en tecnologías propias para ganar la carrera por la mejor potencia de cálculo.
Google está desarrollando sus propios chips llamados TPU* (unidades de procesamiento tensorial), construidos con el único propósito de acelerar los cálculos de aprendizaje profundo en TensorFlow*, su marco dedicado de código abierto*. La tercera generación de TPUs, la vaina TPUv3, alcanza velocidades de computación de cientos de petaflops*.
Antes de que Google inventara las TPU, las CPU* (Unidades Centrales de Procesamiento) se utilizaban para todas las operaciones de los programas informáticos (lógica, aritmética, etc.). Las GPU* (Unidades de Procesamiento Gráfico) son chips desarrollados inicialmente para las necesidades gráficas (por ejemplo, la visualización de píxeles en pantalla). Con el aumento de los núcleos, pueden realizar cálculos paralelos de forma muy eficaz. (La detección de esta capacidad específica se remonta a 2009: Las GPU son 70 veces más potentes que las CPU).
La necesidad de optimizar los costes
El cloud ofrece la flexibilidad de elegir el nivel de abstracción desde IaaS y PaaS hasta FaaS, lo que permite a las empresas maximizar la creación de valor e impulsar la reducción de costes.
En las instalaciones, la capacidad de las máquinas y su dotación se piensan de antemano y se fijan para un periodo de tiempo determinado.
En cuanto al cloud, los equipos tienen la flexibilidad de elegir el modelo que más les convenga:
- ‘En las instalaciones’ cloud: el equipo alquila un número determinado de máquinas a largo plazo a un proveedor de cloud.
- ‘Bajo demanda’ cloud: los equipos data pueden aumentar o reducir libremente los recursos en función de sus necesidades, mediante código o a través de una interfaz de botones (totalmente gestionada).
- ‘Sin servidor’ cloud: el dimensionamiento de las máquinas se produce automáticamente para ceñirse lo más posible a la solicitud real, la granularidad de una solicitud, un trabajo, etc. (por ejemplo, Dataflow)
La necesidad de actualizar la IA
Sólo el cloud permite la escalabilidad y la actualización de la IA. Un proyecto de IA siempre va seguido de una fase de mantenimiento y mejora continua, en la que la IA evolucionará progresivamente para perfeccionarse. Este proceso requiere una actualización perpetua de la IA (integración de nuevos data, perfeccionamiento de los parámetros del algoritmo, versionado, etc.).
El cloud permite establecer una infraestructura siempre compatible con las últimas innovaciones en IA, limitando la deuda tecnológica creada por las elecciones iniciales de desarrollo.
La necesidad de colaboración
El cloud es un gran vehículo para la colaboración en IA. Los principales actores han creado mercados, como Google Cloud Platform, en los que los usuarios pueden utilizar o publicar herramientas y algoritmos de forma gratuita, o de pago.
Así lo demuestran también las contribuciones realizadas por los grandes interesados en el cloud y sus comunidades de científicos e ingenieros del data.
El cloud es un espacio intrínsecamente comunitario. No es el enfrentamiento de una tecnología contra otra; es todo un mundo. No podemos oponernos a lo local en la cloud, porque los usuarios de lo local participan en las comunidades de la cloud que encabezan la innovación.
