Optimización de Costes en IA
Optimización y Compactación de LLMs on-premise
Reduzca la huella de sus modelos
y aproveche mejor su infraestructura de IA
Los grandes modelos de lenguaje ofrecen mayores capacidades, pero su tamaño también incrementa las necesidades de memoria, capacidad de proceso y energía necesarias para ejecutarlos. En entornos privados y on-premise, esta relación tiene un impacto directo sobre la infraestructura. A medida que aumentan los modelos, agentes y casos de uso, también puede crecer la necesidad de capacidad GPU, espacio, refrigeración y consumo energético.
En Evolutio incorporamos las capacidades de optimización y compresión de modelos de Multiverse Computing para reducir la huella computacional de los LLMs y facilitar una inferencia más eficiente sobre infraestructura propia.
El objetivo es aprovechar mejor los recursos disponibles y encontrar el equilibrio adecuado entre capacidad del modelo, rendimiento, infraestructura y coste.
Mayor control
Escalar la inferencia sin escalar los recursos al mismo ritmo
Ejecutar IA sobre infraestructura propia permite mantener un mayor control sobre datos, modelos y entorno de ejecución, algo especialmente relevante para cargas sensibles o con requisitos específicos de privacidad y soberanía. Pero también obliga a dimensionar la capacidad necesaria para ejecutar los modelos.
Los LLMs de mayor tamaño pueden requerir importantes recursos de memoria y proceso. Si el crecimiento se aborda únicamente incorporando más capacidad, cada nuevo caso de uso puede aumentar la presión sobre GPUs, energía e infraestructura del data center.
La optimización introduce una alternativa: actuar sobre los recursos necesarios para ejecutar cada inferencia antes de ampliar la infraestructura disponible.
Optimizar antes de ampliar capacidad
Antes de incorporar nuevas GPUs, analizamos si parte del crecimiento puede absorberse reduciendo los recursos necesarios para ejecutar cada carga y aprovechando mejor la infraestructura disponible.
Deteción y actuación proactiva
No espere a la factura para detectar un problema
El principal diferencial de nuestra propuesta es llevar FinOps desde el reporting hacia la detección y actuación proactiva. En lugar de esperar al cierre del periodo, tratamos las variaciones de coste como señales que pueden observarse durante la operación.
Runaway Cost Detection permite identificar incrementos inesperados de consumo y correlacionarlos con el contexto técnico para entender qué los está provocando: un cambio de modelo, un despliegue, un patrón anómalo de llamadas, reintentos o una modificación del comportamiento del agente.
Multiverse computing
Modelos más eficientes para aprovechar mejor la infraestructura
En Evolutio utilizamos las capacidades de Multiverse Computing para optimizar y compactar modelos y reducir sus requisitos computacionales. CompactifAI aplica técnicas de compresión basadas en redes tensoriales para reducir el tamaño de los modelos manteniendo las capacidades necesarias para el escenario en el que deben utilizarse.
La optimización permite actuar sobre cinco dimensiones que condicionan la eficiencia de la inferencia:
Reducir el tamaño del modelo disminuye sus requisitos de memoria y cómputo y facilita su ejecución sobre infraestructuras más ajustadas.
Modelos más eficientes ayudan a aprovechar mejor la capacidad disponible y amplían las posibilidades de ejecutar más cargas sobre la misma infraestructura.
Reducir los recursos necesarios por ejecución permite actuar sobre la capacidad computacional que condiciona el coste de la inferencia.
Una menor demanda de cómputo puede reducir el consumo energético asociado a las cargas de IA y mejorar el uso del data center.
Una huella menor amplía los entornos de ejecución posibles: cloud privado, on-premise y determinados escenarios edge.
Todo dentro del entorno definido
IA privada con mayor eficiencia y control
No todos los casos de uso necesitan ejecutar la inferencia en cloud público. La confidencialidad de los datos, los requisitos de soberanía, la latencia o el control del entorno pueden hacer recomendable ejecutar determinados modelos dentro de la infraestructura de la organización. En estos escenarios, la eficiencia del modelo se convierte en una variable especialmente relevante. La optimización reduce la capacidad necesaria para ejecutar LLMs y facilita una aproximación en la que datos, modelos e inferencia pueden mantenerse dentro del entorno definido por la organización sin renunciar a la eficiencia tecnológica.
Multiverse Computing Foundry amplía esta aproximación con una capa de software para gestionar modelos, clusters GPU, workloads, costes y servicios de IA en infraestructuras privadas, híbridas y soberanas. Esta capacidad procede del research externo actualizado del fabricante y complementa el posicionamiento interno de Evolutio sobre IA soberana y optimización de modelos.
Optimizar recursos
Obtenga más capacidad útil antes de añadir más infraestructura
A medida que aumenta la demanda de IA, incorporar nuevas GPUs no debería ser la única respuesta. Optimizar los modelos permite comprobar cuánto crecimiento puede absorberse reduciendo la huella de cada carga y aprovechando mejor la infraestructura existente.
Dentro de nuestra estrategia de Optimización de Costes en IA, esta capacidad actúa directamente sobre la eficiencia del modelo y de la infraestructura que lo ejecuta. El objetivo es que la IA pueda escalar no solo incorporando más capacidad, sino obteniendo más rendimiento y valor de los recursos disponibles.
Optimizar antes de ampliar capacidad permite aprovechar mejor las GPUs disponibles y orientar nuevas inversiones solo allí donde aportan valor adicional.