En la actualidad, los modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) se han convertido en una pieza fundamental en el avance de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural. Ejecutar estos modelos con rapidez y eficiencia requiere contar con una infraestructura optimizada que permita manejar grandes cantidades de datos y cálculos complejos. Construir un rig especializado para LLM puede parecer una tarea abrumadora, pero con el enfoque adecuado y la elección correcta de componentes, es posible lograr un sistema potente y estable que responda a las demandas de los proyectos más exigentes. Una de las principales problemáticas al trabajar con modelos con miles de millones de parámetros es la necesidad de una elevada ancho de banda de memoria. El acceso rápido a grandes bloques de datos es clave para una inferencia fluida y sin interrupciones.
Existen diferentes caminos para alcanzar esa velocidad y capacidad, cada uno con sus pros y contras. Por un lado, está la opción de apilar múltiples GPUs para aprovechar al máximo la memoria GDDR. Este método es popular y ha sido tradicional durante años. Sin embargo, la escalabilidad de esta solución se ve limitada por factores como el consumo eléctrico, la necesidad inevitable de sistemas de refrigeración efectivos, la organización física dentro del chasis y el elevado costo de tarjetas gráficas de alta capacidad. La inversión en múltiples GPUs exige una fuente de poder robusta, en muchas ocasiones superando los 1600W, y por ende puede requerir modificaciones en la instalación eléctrica del espacio donde se ubique el rig.
Además, estos sistemas tienden a generar mucho ruido y calor, lo que puede ser un desafío para quienes necesitan trabajar en ambientes controlados o silenciosos. Si bien existen técnicas para reorganizar ranuras PCIe y aprovechar risers o frames especiales, el incremento en la complejidad y el costos puede ser significativo, dificultando la expansión o mantenimiento futuras. Otra alternativa es aprovechar arquitecturas no uniformes de memoria accesible (UMA), como la que ofrece Apple, aunque con ciertas limitaciones. Este enfoque permite integraciones más compactas y estilizadas, ideales para quienes privilegiar la estética y el bajo ruido, pero tiene desafíos graves en cuanto a soporte de software y escalabilidad. Al no poder expandir la memoria en el chip y tener pocas líneas PCIe disponibles, la mejora o personalización se ve comprometida y la capacidad efectiva para múltiples tareas o inferencia simultánea queda limitada.
Adicionalmente, las velocidades de procesamiento pueden ser inferiores a lo potencialmente esperado dadas las especificaciones teóricas. Una tercera vía, y la elegida por muchos entusiastas y profesionales con necesidades heterogéneas, es la construcción de un rig basado en CPU con arquitectura NUMA (Non-Uniform Memory Access), en particular utilizando procesadores AMD EPYC Genoa con soporte para memoria DDR5 a altas frecuencias. Esta configuración puede alcanzar anchos de banda por encima de 900 GB/s, lo cual es fundamental para manejar modelos extensos sin incurrir en estrangulamientos de memoria durante la inferencia. Construir un rig CPU-centric implica una considerable inversión inicial, pero a cambio ofrece gran flexibilidad y escalabilidad. La posibilidad de equipar hasta 1.
5 TB de RAM permite cargar modelos de dimensiones excepcionales y trabajar con ellas en tiempo real. Eso sí, la configuración no está exenta de complejidades técnicas, pues el correcto manejo del espacio NUMA es vital para obtener el máximo rendimiento y evitar pérdidas por latencia o accesos cruzados innecesarios. En esta arquitectura, abundan las líneas PCIe que permiten añadir GPUs o aceleradores especializados sin sacrificar recursos críticos. Esto puede traducirse en una distribución inteligente de tareas, donde la CPU se encarga de la gestión de memoria y cómputo general, mientras que la GPU procesa elementos particulares como generación de texto, síntesis de voz o generación de imágenes. Otro aspecto interesante es que con una fuente de poder de 1000W es posible mantener un sistema de esta escala sin la necesidad de instalaciones eléctricas especiales o múltiples fuentes de poder, además de poder mantener niveles de ruido y temperatura más moderados.
La elección del chasis y la refrigeración es un punto capital. Dada la magnitud de las placas base con sockets SP5 y el número de módulos de memoria que pueden contener, se requiere una caja de gran tamaño y un sistema de ventilación eficiente. Buenos ventiladores de baja velocidad ofrecen un buen equilibrio entre flujo de aire y nivel de ruido, evitando así los problemas comunes en rigs exclusivamente GPU orientados, donde la refrigeración suele ser ruidosa y consume mucha energía. Para quienes buscan ejecutar modelos inmensos o experimentar con configuraciones avanzadas, la posibilidad de emplear técnicas específicas, como la carga de modelos de mezcla de expertos (Mixture of Experts), representa una ventaja sustancial. Estos modelos permiten que solo cierta parte de los parámetros esté activa en cada inferencia, haciendo más eficiente el uso de recursos y acelerando notablemente los tiempos de procesamiento incluso en modelos con cientos de miles de millones de parámetros.
Las mejoras en software juegan un papel decisivo. Optar por sistemas operativos con kernels modernos, como las últimas versiones de Linux Debian, permite aprovechar optimizaciones específicas para procesadores EPYC y una mejor gestión de la memoria. Desactivar ciertas funcionalidades del kernel como Transparent Hugepages ha demostrado ser clave para mantener la estabilidad y maximizar el rendimiento bajo carga intensa de memoria. Además, herramientas como numactl permiten distribuir procesos y asignar recursos a nodos NUMA específicos, ayudando a aislar procesos y garantizar que múltiples instancias de modelos puedan ejecutarse simultáneamente sin interferirse. La configuración UEFI en lugar de BIOS tradicional también contribuye a una mayor estabilidad y rendimiento al permitir aprovechar mejor los enlaces xGMI entre procesadores y optimizar las líneas PCIe.
Tareas comunes como deshabilitar dispositivos innecesarios en BIOS liberan recursos para la inferencia y expanden las posibilidades de extensión del rig. Un beneficio adicional de esta solución es la relativa facilidad para actualizar el sistema en el futuro. Con la llegada de nuevos procesadores EPYC, compatibles mediante actualizaciones de firmware, es posible mejorar el rendimiento del sistema sin necesidad de renovar completamente el hardware base. De igual forma, la utilización de memorias RAM DDR5 con capacidad superior y velocidad creciente asegura una vida útil extendida del rig ante las crecientes demandas de modelos más grandes. A nivel de aplicaciones prácticas, este tipo de rig es ideal para quienes desean algo más que un box exclusivo para GPU.
La capacidad de ejecutar múltiples entornos virtuales, laboratorios de experimentación, procesar cargas paralelas, y utilizar la GPU para tareas especializadas como síntesis de voz o generación de imágenes amplía mucho el espectro de usos en investigación o producción. Aunque esta solución no está orientada al entrenamiento intensivo de modelos—que sigue siendo terreno de expansivos clusters GPU—a nivel de inferencia y manipulación de modelos enormes puede superar ampliamente en versatilidad y costo a configuraciones puramente gráficas. Para quienes buscan comenzar con una solución más económica pero eficiente, existen alternativas ya probadas en el mercado como las cajas Mikubox, que ofrecen un balance adecuado entre costo y rendimiento. Sin embargo, a medida que los modelos crecen y la complejidad computacional se incrementa, invertir en rigs CPuMAXx basados en EPYC Genoa y arquitectura NUMA se presenta como una opción técnica y económicamente sensata, especialmente para proyectos que requieren gran capacidad de cómputo general, flexibilidad y escalabilidad futura. En resumen, construir un rig para modelos de lenguaje de gran escala representa un desafío que combina conocimiento técnico, inversión económica y visión a futuro.
Los rigs CPU-centric con arquitectura NUMA y memoria DDR5 de alta velocidad constituyen una tecnología madura que, al ser configurada de manera óptima, consigue balances entre rendimiento, ruido, consumo y costo difícilmente superables con solo GPUs o soluciones limitadas. El uso inteligente de software, la correcta distribución de recursos y la selección de componentes tienen un papel igual de importante que la potencia bruta para garantizar resultados satisfactorios en proyectos que involucren modelos avanzados de inteligencia artificial. Con estas consideraciones en mente, quien decida construir su propio rig para LLM estará preparado para aprovechar al máximo las herramientas disponibles hoy y seguir adaptándose a las próximas innovaciones en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento de lenguaje natural.
