4 Configuración de software y hardware para la eficiencia energética

La eficiencia energética en sistemas de inteligencia artificial no depende únicamente del modelo o del algoritmo, sino también de cómo se configuran y utilizan los recursos de hardware y software que los soportan. Una elección adecuada de la infraestructura, junto con ajustes finos a nivel de ejecución y herramientas de optimización, puede reducir de forma significativa el consumo energético sin comprometer el rendimiento. En este apartado se analizan las principales estrategias para mejorar la eficiencia desde una perspectiva tanto de hardware como de software.

4.1 Optimización en hardware

Selección de instancias en la nube vs. on-premise

  • Factores clave: coste energético local, mix de generación eléctrica de la zona, eficiencia del centro de datos, latencia, coste de mantenimiento.
  • La elección entre infraestructuras en la nube y sistemas on-premise debe basarse en el patrón de uso y en los requisitos del caso de uso. La nube resulta más adecuada cuando la carga de trabajo es variable o escalable, ya que permite ajustar dinámicamente los recursos y evitar el sobredimensionamiento, lo que reduce el consumo energético asociado a infraestructuras infrautilizadas. Además, es especialmente ventajosa para proyectos en fases tempranas, pilotos o casos de uso con picos de demanda intermitentes.
  • Por el contrario, un sistema on-premise puede ser más eficiente cuando las cargas de trabajo son estables, intensivas y predecibles en el tiempo, y cuando la organización dispone de un centro de datos propio optimizado energéticamente. En estos escenarios, la amortización del hardware y el control directo sobre la infraestructura pueden traducirse en un consumo energético más constante y, potencialmente, más eficiente por unidad de cómputo.

Ajustes de GPU/TPU y CPU para consumo eficiente

  • Usar modos de bajo consumo cuando no sea necesario todo el rendimiento; ajustar frecuencia de reloj, uso de memoria.
  • Evitar sobreespecificar hardware: mejor usar hardware con las características suficientes para cumplir los requisitos en vez de hardware sobredimensionado que esté subutilizado.
  • Actualizar drivers / firmware que permiten optimizaciones energéticas.

Técnicas de dynamic voltage and frequency scaling (DVFS)

  • DVFS permite bajar o subir la frecuencia de CPU/GPU y su voltaje asociado según carga de trabajo, reduciendo consumo energético cuando la carga es baja o moderada.
  • En hardware moderno se puede configurar para que la frecuencia se ajuste automáticamente / manualmente. Se debe medir impacto en latencia o throughput.

4.2 Optimización en software

Bibliotecas optimizadas (cuDNN, TensorRT, ONNX Runtime)

  • Usar bibliotecas que aprovechan las capacidades hardware para acelerar cálculo, optimizar operaciones de convolución, etc., de forma que se reduce tiempo de cálculo y por tanto energía consumida.
  • ONNX Runtime, TensorRT, etc., ofrecen optimizaciones de inferencia, de fusión de operaciones, de uso de memoria.

 

Monitoreo y métricas de eficiencia (GPU utilization, FLOPs, kWh)

  • Tener métricas de utilización de hardware, uso de energía, número de operaciones en punto flotante (FLOPs), para evaluar cuánta energía se consume por unidad de tarea (por ejemplo por batch),
  • Usar herramientas de perfilado: por ejemplo monitorear el uso de GPU/CPU, temperaturas, uso de memoria; registrar consumo energético si el hardware lo soporta.
  • En la especificación CTN-UNE 71/SC 42/GT 1 "Evaluación de la eficiencia energética de los sistemas de inteligencia artificial" , desarrollada como parte del PNAV, se da un listado exhaustivo de métricas y de herramientas de perfilado.