A medida que las cargas de trabajo de IA crecen en escala y complejidad, especialmente las grandes ejecuciones de entrenamiento de modelos de lenguaje que abarcan decenas de miles de GPU, las herramientas tradicionales de gestión de centros de datos resultan lamentablemente inadecuadas. Diseñados para aplicaciones empresariales estables, estos sistemas heredados carecen de la agilidad necesaria para gestionar la naturaleza volátil, errática y altamente interdependiente de la infraestructura de IA moderna. ¿La solución? Implementar IA para gestionar […]