La Inteligencia Artificial, el Machine Learning y la IA Generativa ya no son solo palabras de moda; son cargas de trabajo masivas de grado de producción. Pero esta revolución funciona con un recurso muy específico, muy caro y que consume mucha energía: aceleradores como las GPUs.

Si bien las nubes públicas ofrecen estos recursos, los costos pueden ser astronómicos para el entrenamiento 24/7 y la inferencia a gran escala que requiere una IA seria. Las organizaciones también están cada vez más preocupadas por la soberanía de los datos y la latencia de la red.

Aquí es donde OpenStack se convierte en el héroe crítico pero anónimo.

Si la IA es el “cerebro”, OpenStack es el “cuerpo”: la plataforma IaaS (Infraestructura como Servicio) a escala industrial y local que proporciona la energía, el espacio y los recursos para que ese cerebro funcione.

Así es como OpenStack está diseñado específicamente para impulsar la revolución de la IA.

1. GPUs Bajo Demanda (vía Nova)

Esta es la característica más crítica. El servicio de cómputo de OpenStack, Nova, no solo gestiona CPUs; está diseñado para gestionar y programar hardware acelerador.

  • GPU Passthrough: Nova permite que una GPU física en una máquina anfitriona sea “pasada” directa y exclusivamente a una máquina virtual.
  • Gestión de “Sabores” (Flavors): Puedes definir un “sabor” de VM (p. ej., vm.gpu.a100) que incluya recursos de GPU. Esto significa que tus científicos de datos pueden auto-aprovisionarse y solicitar una “VM con 2 NVIDIA A100s” desde una API o un panel de control, con la misma facilidad con la que solicitarían una VM estándar.
  • Pool de Recursos: Convierte tus costosos y dispersos servidores GPU en un único pool de recursos programable y bajo demanda.

2. Rendimiento de Bare Metal (vía Ironic)

A veces, la sobrecarga de una máquina virtual es demasiada. Para los trabajos de entrenamiento más exigentes, los científicos de datos quieren todo el rendimiento del hardware puro.

  • Bare Metal como Servicio: El proyecto Ironic de OpenStack te permite aprovisionar servidores de “metal desnudo” (bare metal) completos como si fueran una VM.
  • Lo Mejor de Ambos Mundos: Obtienes el rendimiento crudo y sin virtualizar del hardware (incluidas todas las GPUs) combinado con la automatización, la API y el aprovisionamiento bajo demanda tipo nube que proporciona OpenStack.

3. Almacenamiento Masivo y Escalable (vía Swift y Cinder)

Los modelos de IA se alimentan con datos, a menudo, petabytes de ellos.

  • Almacenamiento de Objetos (Swift): OpenStack Swift proporciona un sistema de almacenamiento de objetos escalable y compatible con S3. Es perfecto para alojar los conjuntos de datos masivos y no estructurados (imágenes, texto, audio) necesarios para el entrenamiento de modelos.
  • Almacenamiento en Bloque (Cinder): Cinder proporciona almacenamiento en bloque persistente y de alto rendimiento para tus VMs, asegurando que los puntos de control y los datos de tu modelo estén seguros y sean accesibles.

4. La Conexión con Kubernetes (vía Magnum)

Muchos pipelines modernos de MLOps se ejecutan en Kubernetes. OpenStack se integra aquí perfectamente.

  • Kubernetes como Servicio: El proyecto Magnum es un servicio de OpenStack que hace que desplegar y gestionar clústeres de Kubernetes sea una operación simple e impulsada por API.
  • La Mejor Base: Esto te permite usar OpenStack como la capa IaaS sólida como una roca para proporcionar el cómputo subyacente (VMs o bare metal) y el almacenamiento, mientras que Kubernetes (gestionado por Magnum) orquesta las aplicaciones de IA contenedorizadas en la parte superior.

Conclusión

Ejecutar IA es un desafío a escala de infraestructura. OpenStack proporciona la solución al dar a las organizaciones lo que ofrece la nube pública —acceso a recursos bajo demanda e impulsado por API— pero con el control de costos, el rendimiento puro y la soberanía de datos de una nube privada.

Es la plataforma que te permite construir tu propia “fábrica de IA” interna y de alto rendimiento.