Las unidades de procesamiento gráfico, conocidas comúnmente como GPUs, se han convertido en un componente fundamental para una amplia variedad de aplicaciones computacionales que requieren un alto rendimiento matemático y de procesamiento paralelo. Desde los videojuegos hasta la inteligencia artificial, estas piezas de hardware están diseñadas para realizar cálculos complejos mucho más rápido que una CPU tradicional. Sin embargo, debido a su alto costo y especialización, la pregunta que muchos se hacen es cómo garantizar que la inversión en una GPU represente realmente un uso completo y eficiente. En términos simples, si he pagado por una GPU, ¿cómo puedo asegurarme de usarla al máximo sin desperdiciar recursos o dinero? La utilización de una GPU se puede analizar desde diferentes niveles y perspectivas, cada uno correspondiente a un aspecto distinto del funcionamiento del hardware y el software asociado. Comprender estas diferencias es clave para sacar el máximo provecho de cualquier GPU, ya sea que la tengas físicamente en un centro de datos interno o que la renten en la nube.
En primer lugar, está la utilización en cuanto a la asignación del recurso, llamada Utilización de Asignación de GPU. Este indicador mide el porcentaje de tiempo durante un periodo determinado que la GPU está ejecutando código de aplicación, es decir, realizando trabajo real, comparado con el tiempo total que fue pagada o reservada. Esta métrica refleja una visión general de la eficiencia económica y operacional. Muchas organizaciones enfrentan limitaciones en este nivel debido a la lentitud en aprovisionar, configurar y desplegar cargas de trabajo que usan las GPUs. Incluso con plataformas cloud altamente virtualizadas, donde se puede asignar y liberar GPUs dinámicamente, existen retos relacionados con tarifas de compromiso a largo plazo o la latencia para que una GPU entre en operación activa.
De forma complementaria está la Utilización de Kernel de GPU, que se enfoca en medir el tiempo durante el cual la GPU está realmente ejecutando instrucciones o kernels, el código específico que corre sobre el hardware de la GPU para realizar cálculos. Aunque una GPU pueda estar asignada y considerada en uso, puede no estar ejecutando kernels constantemente debido a fallos en la cadena de suministro de información desde el CPU al GPU, procesos de transferencia de datos, o tareas auxiliares que no requieren la GPU como la gestión de datos o la comunicación con otras máquinas. Este nivel de utilización es crítico para detectar cuellos de botella de software y optimizar el rendimiento a nivel granular. La métrica más técnica y fina se relaciona con la Utilización de FLOP/s del modelo, es decir, el porcentaje del máximo ancho de banda teórico de operaciones en punto flotante que está logrando la aplicación que corre sobre la GPU. Esta cifra es especialmente relevante para cargas de trabajo de machine learning, particularmente en inferencia de redes neuronales profundas, donde maximizar las operaciones aritméticas es esencial para alcanzar la velocidad y latencia deseadas.
Alcanzar un alto porcentaje en esta medida es complejo, pues requiere optimización no solo a nivel de código, sino también de arquitectura de algoritmos y gestión eficiente de memoria para minimizar los cuellos de botella por transferencia de datos. Por qué es tan importante pensar en estos diferentes niveles de utilización? Porque saber en dónde se pierden ciclos o se subutiliza el hardware puede significar una diferencia sustancial en costos, rendimiento y retorno de inversión. Por ejemplo, muchas organizaciones tienen hardware sobredimensionado para cubrir picos de demanda, lo que baja el porcentaje de utilización de asignación, o sufren de latencias en el procesamiento del host que provocan que la GPU esté inactiva a pesar de estar asignada. Por otro lado, una alta utilización de kernel no garantiza que las operaciones realizadas sean eficientes o que la aplicación esté sacando todo el provecho al potencial aritmético de la máquina. Para mejorar la Utilización de Asignación, es clave contar con sistemas que agilicen el aprovisionamiento y la puesta en marcha de las GPUs.
Plataformas modernas de cloud computing han logrado optimizar esta parte mediante contenedores livianos y orquestadores que reducen el tiempo entre la asignación y la ejecución efectiva. Además, tener estrategias para compartir recursos en una gran flota de GPUs puede mejorar la eficiencia en conjunto, asignando dinámicamente capacidad donde se demanda. Respecto a la Utilización de Kernel, los desarrolladores deben optimizar la colaboración y sincronización entre el CPU y la GPU para que esta última reciba nuevas tareas sin esperas prolongadas. Técnicas como el lanzamiento conjunto de múltiples kernels usando CUDA Graphs o la agregación de tareas en lotes (batching) permiten reducir la latencia y mejorar la ejecución continua. De igual manera, identificar y eliminar procesos que bloquean el flujo de datos hacia la GPU, como procesos de logging o transferencia de archivos, contribuye a mantener ocupada la GPU con trabajo relevante.
Elevar la Utilización de FLOP/s de un modelo es un desafío aún mayor. Esto requiere optimizaciones específicas a nivel de kernels, uso eficiente de las capacidades especializadas como Tensor Cores, y diseño de algoritmos que maximizan la intensidad aritmética, es decir, que cumplan una mayor cantidad de operaciones con los datos que cargan. Por ejemplo, técnicas algorítmicas innovadoras, como Flash Attention, mejoran la eficiencia en la inferencia al reducir el movimiento innecesario de datos entre memorias. También, el diseño de modelos y frameworks que integran estas optimizaciones ya probadas en librerías de alto rendimiento es clave para alcanzar valores elevados en esta medida. Medir estas distintas formas de utilización es posible gracias a herramientas como nvidia-smi para Kernel Utilization, o monitorización avanzada utilizando NVIDIA Data Center GPU Management (DCGM), que nos da una visión en tiempo real del desempeño de memoria y cómputo en las GPUs.
Además, la trazabilidad del comportamiento a nivel de aplicación facilitada por perfiles de PyTorch o registros de CUDA permiten detectar períodos de inactividad y ratificar dónde están los cuellos de botella. Las cifras de referencia muestran que alcanzar más del 90% en utilización de asignación o kernel es posible y deseable, mientras que la Utilización de FLOP/s se mueve en rangos más bajos de forma general debido a las complejidades involucradas, aunque con optimizaciones punta se puede acercar al 70-80% especialmente en tareas específicas de inferencia. Invertir en plataformas que faciliten una gestión más eficiente de las GPUs y en habilidades de ingeniería que permitan optimizar cada nivel de utilización es fundamental. Y aunque la curva de aprendizaje sea empinada, el impacto positivo en costos operacionales y en la velocidad de respuesta de aplicaciones críticas vale la pena. Por último, no sólo se trata de tener la mejor GPU sino de conocerla a fondo y explotarla con un enfoque multiángulo.
La evolución constante en hardware y software obliga a estar actualizado con las mejores prácticas y tecnologías, para que cada GPU que se paga se use como fue diseñado: a plena capacidad. En resumen, lograr una mayor eficiencia en el uso de tus GPUs involucra entender y mejorar la asignación, la ejecución de kernels y la utilización real de capacidad aritmética. Al hacerlo, no sólo optimizas costos, sino que también abres la puerta a aplicaciones más rápidas y confiables que pueden marcar la diferencia en entornos competitivos y de alta demanda tecnológica.
