Modelos de computación multi-tenant en la nube para procesamiento específico en GPUs

En los últimos años, el despliegue de dispositivos de cálculo específico GPU en la nube es una realidad. Sin embargo, la gestión eficiente de esta infraestructura por parte de los proveedores Cloud para ofrecer estas capacidades como servicio no está resuelta. Los proveedores Cloud suelen ofrecen estas unidades como parte de la infraestructura virtual otorgando una dedicación exclusiva a la plataforma completa por cada instancia virtual (virtualización "Pass-through") o bien repartiendo el tiempo de uso para varias de ellas (virtualización vGPU). Estas estrategias, si bien pueden ser válidas para empresas con grandes necesidades de cómputo capaces de sacar partido a potentes tarjetas GPU dedicadas, no lo son para pequeñas instancias virtuales producto de la externalización de procesamiento, como es el caso de clientes CAD/CAM de la industria de manufactura, ni tampoco para otros sectores en auge, como la de videojuegos online, o la IA (Inteligencia Artificial) bajo demanda. En estos casos, la instancia virtual que se crea no es capaz de ocupar completamente las capacidades de una gran tarjeta, desaprovechando parte de su capacidad y provocando una pérdida de eficiencia tanto en el proveedor Cloud, como en la empresa solicitante del servicio. En este trabajo se plantea avanzar en el desarrollo de modelos y arquitecturas Cloud especializadas basadas en la utilización eficiente de plataformas de procesamiento específico GPU para dar soporte a las necesidades de computación de altas prestaciones, especialmente para aplicaciones de geometría computacional e IA.