La solución NVIDIA RTX PRO Sync es compatible con las GPU profesionales NVIDIA RTX™ y NVIDIA Data Center

Versiones de Linux compatibles: Ubuntu, Red Hat, OpenSUSE, Fedora

Casos de uso y matriz vertical de NVIDIA RTX PRO Sync

Un clúster de servidores es una solución escalable y de alta disponibilidad que agrupa varios servidores para que funcionen como una sola unidad. En otras palabras, es una configuración en la que varios ordenadores trabajan juntos como si fueran uno sólo, ofreciendo una solución robusta y fiable para aplicaciones y servicios críticos.

Existen varios tipos de clúster, como los de alta disponibilidad, equilibrio de carga, computación distribuida y otros. El objetivo principal de un clúster es asegurar que la disponibilidad y el rendimiento de las aplicaciones y servicios estén siempre garantizados, incluso en caso de fallos de hardware o de red. De este modo, las aplicaciones y servicios están disponibles 24/7, ofreciendo una solución fiable y altamente escalable para empresas y organizaciones.

Ventajas de los servidores en clúster

Existen múltiples beneficios y ventajas del uso de servidores en clúster:

Alta disponibilidad: este es uno de los grandes beneficios de la tecnología de clustering, es decir, ofrecer un mejor uptime de servidores gracias a que si falla uno, el resto tomará el trabajo ofreciendo así una alta disponibilidad del servicio.

Alta velocidad de despacho: se obtiene gracias al equilibrio de las cargas, haciendo que los servidores que reciben las solicitudes de los clientes puedan despachar los datos de forma inmediata, sin delays ni retrasos de ningún tipo.

Balanceo de carga: se establecen diferentes métodos de balanceo de carga, haciendo que una o varias peticiones se deriven a determinados hosts, mientras que otras irán destinadas a otro grupo de servidores bajo el clúster. Esto hace que ningún servidor se vea saturado.

Escalabilidad: la mayoría de los clúster de servidores soportan escalabilidad de forma horizontal, permitiendo agregar más servidores de forma masiva según se necesite debido a una posible creciente demanda de parte de los usuarios.

Resistencia ante ataques DDOS: tener un clúster de servidores ofrece un beneficio adicional de soportar mejor las cargas de sistema que se originan ante ataques DDOS (ataque de denegación de servicio distribuido) masivos, donde se suelen inundar los servidores con peticiones no deseadas. El uso de múltiples servidores puede ayudar a resistir mejores diferentes tipos de ataque destinados a agotar los recursos de sistema o red.

Aplicaciones más comunes de los clusters

Clúster de cómputo: Se utiliza para procesar grandes cantidades de datos, como simulaciones científicas y análisis financieros. Están diseñados para distribuir la carga de procesamiento entre múltiples nodos, lo que aumenta la velocidad de procesamiento.

Clúster de almacenamiento: Se utiliza para almacenar y administrar grandes cantidades de datos, como bases de datos corporativas, archivos multimedia y copias de seguridad. Ofrecen alta disponibilidad y tolerancia a fallos, garantizando que los datos sean accesibles incluso en caso de fallas de hardware o de red.

Clúster web: Se utiliza para proporcionar alta disponibilidad y escalabilidad para sitios web y aplicaciones web. Distribuyen la carga de tráfico entre múltiples nodos, lo que ayuda a garantizar que las aplicaciones web sean rápidas y estén disponibles incluso durante las horas pico de tráfico.

Clúster de bases de datos: Se utiliza para garantizar alta disponibilidad y escalabilidad en bases de datos críticas para el negocio. Replican datos en múltiples nodos, lo que garantiza que los datos sean accesibles incluso en caso de fallas de hardware o de red.

Clúster de computación de alto rendimiento (HPC): High Performance Computing, se utiliza para realizar cálculos intensivos a gran escala, como por ejemplo, simulaciones de modelos climáticos y análisis de proteínas. Utilizan gran potencia a nivel de CPU-GPU, memoria y velocidad de lectura/escritura en disco. 

¿Cómo funciona una configuración de clúster?

La configuración de un clúster implica tres componentes principales: hardware, software y proceso de configuración. Aquí hay una descripción más detallada de cada componente:

Hardware necesario: el hardware necesario para configurar un clúster incluye servidores, conmutadores de red, dispositivos de almacenamiento y otros componentes de hardware. La cantidad de servidores necesarios para un clúster depende del tamaño y el alcance del clúster, así como de las necesidades de procesamiento, almacenamiento y ancho de banda.

Software utilizado: El software utilizado para configurar un clúster incluye sistemas operativos, administradores de clúster, herramientas de virtualización y otras aplicaciones necesarias para que el clúster funcione. El sistema operativo más común utilizado en clusters es Linux, pero también es posible utilizar otros sistemas operativos, como Windows Server.

Proceso de configuración: el proceso de configuración de un clúster implica instalar el software necesario, configurar la red del clúster y configurar el administrador del clúster. Esto incluye la configuración de funciones como replicación de datos, distribución de carga y tolerancia a fallas. Una vez completada la configuración, el clúster está listo para ser utilizado y administrado.

«Configurar un clúster puede ser un proceso complejo que requiere conocimientos técnicos especializados en hardware, software y redes. Por este motivo, muchas empresas y organizaciones contratan profesionales especializados para ayudar a configurar y gestionar sus clústeres».

ASUS presenta su nuevo servidor insignia en IA

ASUS ESC A8A-E12U es un servidor 7U de alto rendimiento diseñado para satisfacer las crecientes demandas de las cargas de trabajo de IA y HPC. Combinado con dos procesadores AMD EPYC™ 9005, el servidor ESC A8A-E12U aprovecha la arquitectura de las GPU de la serie MI350 para ofrecer un rendimiento excepcional en una amplia gama de escenarios exigentes, como el entrenamiento y la inferencia de grandes modelos de lenguaje (LLM), el desarrollo preciso de IA generativa y la ejecución de simulaciones de cálculo científico. Con 288 GB de memoria de alto ancho de banda por GPU y un ancho de banda de hasta 8 TB/s, se necesitan menos GPU para soportar modelos de mayor tamaño, lo que reduce la densidad de servidores y simplifica la planificación de la infraestructura. Esto permite a las organizaciones escalar de forma más eficiente, minimizar el consumo de energía y reducir el coste total de propiedad en los centros de datos impulsados por la IA.

Los nuevos aceleradores AMD Instinct

Además, las GPU AMD Instinct de la serie MI350 integran funciones de seguridad avanzadas como arranque seguro, atestación DICE, SR-IOV para virtualización multi-tenant segura y cifrado de la comunicación GPU-GPU, lo que convierte a la ESC A8A-E12U en una solución ideal para entornos multi-tenant en los que la confidencialidad de los datos y el cumplimiento de la normativa son fundamentales, como ocurre en los sectores gubernamental, financiero y sanitario.

«A medida que las cargas de trabajo de IA continúan evolucionando en complejidad y escala, ASUS se compromete a ofrecer soluciones de infraestructura que ayuden a nuestros clientes a avanzar más rápido», dijo Paul Ju, Director General de la Unidad de Negocio de Servidores de ASUS. «Con soporte para GPUs AMD Instinct serie MI350, nuestro servidor ESC A8A-E12U proporciona una plataforma robusta y preparada para el futuro para despliegues de IA y HPC de la próxima era.»

NVIDIA DGX Spark es un potente sistema que utiliza el superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell para ofrecer un rendimiento impresionante en inteligencia artificial de 1000 TOPS (1.000 billones de operaciones por segundo), en un tamaño similar al de un Mini PC. Tiene 128 GB de memoria y ya incluye el software de inteligencia artificial de NVIDIA, lo que facilita a los desarrolladores la creación, mejora y aplicación de modelos de IA de empresas reconocidas como DeepSeek, Meta y Google. Esto les permite trabajar de forma local con modelos que tienen hasta 200 mil millones de parámetros y distribuirlos de manera sencilla en centros de datos o en la nube. Ideal para las cargas de trabajo de desarrolladores de IA, investigadores y científicos de datos.

Caracteristicas

GPU NVIDIA, CPU, redes y tecnologías de software de IA

NVIDIA DGX Spark

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