He estado experimentando con eGPUs para aprendizaje profundo durante un tiempo. Es un área que implica un equilibrio entre potencia, precio y portabilidad. He descubierto que, aunque las eGPUs tienen sus particularidades, pueden ser revolucionarias para ciertos casos de uso. Muchos piensan que son un producto de nicho, pero para los entusiastas de la IA como yo, ofrecen una ventaja única. En este artículo, detallaré las cuestiones prácticas del uso de eGPUs para aprendizaje profundo, desde el rendimiento hasta consideraciones de costo.

Al sumergirse en el mundo del deep learning, una pregunta crucial que surge a menudo es si una eGPU (GPU externa) es una opción viable. Basándome en mi experiencia personal y en extensas discusiones en línea, he descubierto que las eGPUs pueden ser una solución factible para ciertos tipos de cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático, especialmente si necesitas aceleración de GPU en un portátil que carece de una potente GPU discreta.

Una de las principales ventajas de utilizar una eGPU es la flexibilidad que ofrece. Con una configuración de eGPU, he podido actualizar o cambiar las tarjetas gráficas sin tener que renovar todo el sistema, lo cual es especialmente atractivo considerando la rapidez con la que mejora la tecnología de las GPUs. Además, la capacidad de conectar una eGPU a varios dispositivos significa que puedo tener una sola GPU potente actuando como un caballo de batalla tanto para mi escritorio en casa como para mi portátil cuando estoy en movimiento.

Los beneficios de la gestión térmica que ofrecen las eGPU también merecen ser destacados. Las laptops, incluso aquellas con GPUs potentes, suelen tener dificultades para disipar el calor durante tareas de computación intensivas, como el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. Un GPU externo, por lo general albergado en su propia carcasa con enfriamiento dedicado, no enfrenta este problema, lo que posiblemente conduce a un mejor rendimiento sostenido y una mayor vida útil del hardware involucrado. Para aquellos que consideran construir su propia configuración de alto rendimiento, nuestras reflexiones sobre cómo construir tu propia máquina de aprendizaje profundo en 2023 pueden ofrecer valiosos conocimientos sobre cómo gestionar eficazmente tareas de computación intensivas.

Las limitaciones de ancho de banda debido a interfaces de conexión como Thunderbolt 3 o USB4 representan una preocupación notable. Estas restricciones pueden afectar las velocidades de transferencia de datos entre la laptop y la eGPU, lo cual, a su vez, puede influir en los tiempos de entrenamiento de modelos. Sin embargo, he observado que para muchas de las tareas que realizo, el cuello de botella generado no es tan grave como podría pensarse. La reducción del ancho de banda no ha sido un obstáculo insalvable para los flujos de trabajo de mis proyectos, aunque recomendaría a cualquiera que esté considerando usar una eGPU tener en cuenta cómo estos cuellos de botella podrían afectar a modelos más grandes y con más datos.

Por supuesto, el costo es un factor importante. Las carcasas de eGPU y las GPU de alta gama no son baratas, y toda la configuración puede acercarse o incluso superar el precio de un ordenador de sobremesa de alto rendimiento dedicado. Dicho esto, la posibilidad de invertir de forma gradual —primero en una carcasa, luego en una GPU, y potencialmente actualizar pieza por pieza— puede hacer que la inversión se sienta más manejable, especialmente para estudiantes o profesionales que quizás no dispongan de grandes sumas de dinero.

Al considerar el uso de eGPUs, también hay asuntos prácticos a tener en cuenta. Para empezar, no todos los portátiles son iguales, ya que características como los puertos Thunderbolt son imprescindibles para cualquier configuración seria de eGPU, y no todos los portátiles los incluyen. Además, si estás dentro del ecosistema de Apple, te enfrentarás a obstáculos significativos, como la incompatibilidad de Apple Silicon con las eGPUs y la falta de soporte para CUDA, que es un pilar fundamental del ecosistema de aprendizaje profundo de NVIDIA.

En resumen, las eGPUs para aprendizaje profundo tienen sus ventajas y desventajas. Ofrecen beneficios claros en términos de flexibilidad, capacidad de actualización y rendimiento térmico. No obstante, los posibles compradores deben tener en cuenta el costo, las limitaciones de ancho de banda y los problemas de compatibilidad que pueden surgir con este tipo de configuración. Como cualquier herramienta, las eGPUs tienen su momento y lugar, y para el usuario adecuado—como un nómada digital o alguien cuya máquina principal carece de potencia en la GPU—pueden ser un complemento valioso para su arsenal informático.

Navegar por el complejo paisaje de la compatibilidad de hardware para el aprendizaje profundo es un verdadero acto de equilibrio entre las necesidades de rendimiento y las limitaciones presupuestarias. He pasado incontables horas debatiendo entre la multitud de configuraciones de GPU externas (eGPU), manejando especificaciones de hardware, compatibilidad con mi portátil actual y considerando cuánto beneficio realmente obtendría para mis proyectos enfocados en IA.

Según mi experiencia, el aspecto más crucial suele ser la elección de la VRAM. Una VRAM más grande permite entrenar modelos más grandes o utilizar tamaños de lotes mayores, lo que puede acelerar significativamente el proceso iterativo de construcción de modelos. Por ejemplo, he descubierto que una Nvidia RTX 3060 de segunda mano con 12GB de VRAM ofrece un equilibrio perfecto en cuanto a valor y capacidad. Está claro que Nvidia domina el mercado con su soporte CUDA, lo que, desafortunadamente, hace que las opciones de AMD sean menos favorables para el aprendizaje profundo a pesar de sus buenas propuestas en otros aspectos.

Sin embargo, al debatir entre opciones avanzadas como la RTX 3090 de Nvidia y la próxima 4060 Ti, parece tentador optar por lo más nuevo y avanzado. No obstante, en realidad, las limitaciones de ancho de banda impuestas por las conexiones Thunderbolt, que a menudo están vinculadas a las GPU externas, pueden significar que estas tarjetas de alta gama no se utilicen completamente, una limitación frustrante del potencial que es importante tener en cuenta.

Un problema considerable que he encontrado al explorar el mundo de los eGPUs es asegurarme de que mi portátil cuente con los puertos necesarios para una conexión de alta velocidad, idealmente dos puertos Thunderbolt. Además, la interacción con la creciente cantidad de dispositivos Linux en mi configuración aumenta el desafío de compatibilidad de hardware, lo que me inclina a preferir soluciones que promuevan un entorno amigable para Linux.

Ahora, el costo siempre es un factor que pesa. Aquí es donde he aprendido una o dos lecciones sobre el verdadero precio del rendimiento. Al principio, mis cálculos mentales siempre eran conservadores, pero costos "ocultos" como una carcasa de calidad – que puede costar entre $200 y $400 – rápidamente hacen que el total se inflame. Y eso sin mencionar la posible necesidad de una fuente de alimentación de mayor capacidad para GPUs que consumen mucha energía, lo que incrementa aún más los gastos.

He considerado las universidades y sus clústeres de computación de alto rendimiento (HPC). Mis investigaciones revelaron que algunas instituciones, como UMass Amherst, ofrecen a sus estudiantes acceso a recursos potentes que podrían eliminar por completo la necesidad de un eGPU. Vale la pena explorar esta opción antes de invertir en hardware personal.

Mientras consideraba mis opciones, me encontré con recursos comunitarios como egpu.io, donde descubrí una gran cantidad de guías de construcción y experiencias de usuarios que me ayudaron a comprender mejor lo que es posible. Además, foros como los de Reddit, en especial r/deeplearning, son invaluables para obtener consejos prácticos y experiencias compartidas de personas que ya han recorrido este camino.

No se trata solo del rendimiento y la compatibilidad; la movilidad es otra de mis grandes prioridades. Necesito poder empacar y moverme sin problemas significativos, lo que significa que un voluminoso sistema eGPU dificulta el estilo de vida nómada digital que aspiro a tener. Es un equilibrio entre el poder para entrenar modelos de IA y la practicidad de un sistema portátil.

En resumen, todavía estamos en las etapas tempranas de la adopción generalizada de eGPUs para el aprendizaje profundo. Si bien la idea de utilizar GPUs potentes de clase de escritorio en una configuración más móvil y flexible es atractiva, es importante estar preparados para enfrentar los retos técnicos, peculiaridades de compatibilidad y las implicaciones reales de costos. La travesía continúa tratando de equilibrar el poder de procesamiento con el sentido económico, y el destino parece estar en constante cambio con los avances tecnológicos. Pero eso es parte de la diversión, ¿verdad?

Al adentrarse en el aprendizaje profundo, la atracción de las eGPUs es innegable. Prometen la potencia computacional de las GPUs de escritorio junto con la portabilidad de un laptop, lo cual para un nómada digital como yo, parece ser la combinación ideal. Después de una investigación considerable y una buena cantidad de experimentación práctica, está claro que, aunque los beneficios son significativos, también lo son las advertencias.

Hablemos del rendimiento. La principal preocupación con los eGPUs son las limitaciones de ancho de banda. Una conexión estándar de Thunderbolt 3 ofrece 4 carriles PCIe, lo que equivale a 32 Gbps, y esto no se compara con el ancho de banda de las tarjetas gráficas ubicadas directamente en una ranura PCIe de la placa base. Este cuello de botella puede, y a menudo lo hace, afectar el rendimiento de tareas de aprendizaje profundo. Sin embargo, para muchos de mis proyectos personales, la disminución de rendimiento no fue catastrófica. Los tiempos de entrenamiento estuvieron dentro de un rango aceptable, y la conveniencia de esta configuración a menudo superaba el ligero retraso.

Sin embargo, en el caso de modelos o conjuntos de datos a gran escala, este cuello de botella se vuelve mucho más evidente. La transferencia de datos entre la CPU y la GPU puede convertirse en el punto crítico, especialmente en modelos que requieren transferencias frecuentes de datos de ida y vuelta. No es lo ideal, pero con una estrategia adecuada en el tamaño de lote y el preprocesamiento, se puede gestionar hasta cierto punto.

Luego está la cuestión de la capacidad de VRAM. Según mi experiencia, cuanto más, mejor. Una alta VRAM es fundamental para el aprendizaje profundo, ya que permite manejar tamaños de lotes más grandes y modelos más complejos sin tener que intercambiar constantemente datos con la memoria del sistema. Aquí es donde las eGPU pueden destacar, ya que te ofrecen la opción de conectar una GPU de escritorio de alta gama con abundante VRAM a tu configuración.

Ahora, pasemos a las consideraciones sobre el ancho de banda. Los efectos del ancho de banda en el rendimiento no son lineales en las diferentes tareas. En pocas palabras, algunas operaciones en el aprendizaje profundo son más sensibles al ancho de banda que otras. En general, he observado que, aunque las tareas de inferencia pueden experimentar solo una ligera disminución en el rendimiento, es en el entrenamiento de modelos más complejos donde probablemente sentirás el impacto.

No debemos olvidar los problemas de compatibilidad. Integrar una eGPU con mi sistema basado en AMD fue sencillo, pero eso no siempre sucede. Para aquellos que usan macOS, la situación es más complicada, ya que las versiones recientes del sistema operativo no son compatibles con las tarjetas Nvidia y hay una falta de soporte de controladores para los modelos más nuevos. Esta limitación suele llevar a los usuarios a optar por alternativas de AMD que, aunque han mejorado, aún carecen de la optimización para aprendizaje profundo y el amplio apoyo de la comunidad que Nvidia ofrece con CUDA.

Hablando del apoyo de la comunidad, plataformas como egpu.io han sido un recurso invaluable. Ofrecen una gran cantidad de guías de configuración, reseñas de productos y consejo para solucionar problemas que ayudan a navegar las complejidades de configurar una eGPU. La colaboración con universidades podría facilitar un soporte más eficiente, favoreciendo la adopción con fines académicos.

En mi experiencia, la flexibilidad de poder llevar una carcasa de GPU compacta y establecer mi espacio de trabajo en prácticamente cualquier lugar con suficiente energía para ejecutar redes neuronales complejas supera los inconvenientes. La eGPU es un reflejo de cuán avanzada está la potencia informática portátil. Para comprender el potencial completo de esta configuración, podrías beneficiarte al leer Construyendo tu propia máquina de aprendizaje profundo en 2023: algunas reflexiones. Por supuesto, hay margen de mejora: cerrar la brecha de rendimiento con mejores protocolos de transferencia o un manejo de datos más eficiente dentro de los propios algoritmos de aprendizaje profundo.

En la actualidad, las eGPUs no son solo una solución temporal, sino una opción realmente práctica para un grupo específico de usuarios. Ofrecen un punto intermedio entre las configuraciones de escritorio fijas y la computación en la nube, proporcionando los beneficios de una potencia de GPU significativa sin estar atado a un escritorio o depender del ancho de banda de internet para acceder a la nube. Y a medida que la tecnología evoluciona, ¿quién sabe? El panorama del rendimiento y el ancho de banda tal como lo conocemos podría cambiar, haciendo que las eGPUs sean una opción aún más atractiva para los entusiastas del aprendizaje automático.

Al adentrarse en el mundo del aprendizaje profundo con un presupuesto limitado, la tentación de usar eGPUs es grande, sobre todo considerando los precios elevados de las tarjetas gráficas de gama alta. Como alguien que explora este ámbito, he llegado a valorar el equilibrio entre costos y rendimiento que las GPUs externas pueden proporcionar, aunque el camino no está exento de dificultades.

La relación coste-eficiencia es fundamental. Lo primero que noté es que el impacto inicial de los precios de las GPUs de gama alta a menudo se puede aliviar explorando el mercado de segunda mano. Sí, una RTX 3090 usada podría ahorrarte cientos, si no miles de dólares, y para un estudiante o aficionado que se esté iniciando en la IA, la relación entre precio y rendimiento es insuperable. Sin embargo, recuerda que los gabinetes para eGPU añaden costos adicionales, y si estás pensando en hacer una inversión a futuro, estos costos podrían aumentar con las actualizaciones.

Luego está la alternativa en la nube, una opción que me ha salvado más de una vez. Plataformas como Google Colab o Kaggle ofrecen niveles gratuitos que pueden manejar una cantidad sorprendente de trabajo. Para tareas más pesadas, los servicios en la nube de proveedores como AWS o Azure ofrecen descuentos para estudiantes, lo que a menudo te da un buen margen para experimentar antes de que los costos entren en juego. ¿Lo mejor? No hay problemas de compatibilidad de hardware con los que lidiar.

No obstante, no subestimes la utilidad de un potente ordenador de sobremesa en el laboratorio de computación de tu universidad. He descubierto que tener acceso directo a un clúster de HPC o a los recursos universitarios puede ser muy beneficioso, a veces eliminando la necesidad de disponer de hardware personal.

Sin embargo, existen compensaciones. La latencia y la privacidad de los datos son dos preocupaciones importantes en cuanto a las soluciones en la nube. Puede haber un retraso notable que resulta frustrante al iterar rápidamente en modelos, y si trabajas con datos sensibles, la nube podría no ser la mejor opción.

Volviendo a las GPU externas: las limitaciones de ancho de banda a través de conexiones como Thunderbolt 3 pueden convertirse en un obstáculo, pudiendo minimizar las ventajas de una tarjeta más potente. Se trata de encontrar un equilibrio adecuado entre las capacidades de la GPU y el ancho de banda disponible a través de la conexión que elijas.

Teniendo en cuenta estas consideraciones, mi estrategia personal ha sido un enfoque combinado. Utilizo un eGPU económico para la creación de prototipos y modelos a pequeña escala. Para proyectos más grandes, recurro a recursos en la nube o a los HPCs proporcionados por la universidad. Este enfoque híbrido me proporciona flexibilidad y mantiene los costos bajo control.

A quienes estén siguiendo este camino, les diría: su estrategia debe depender del tipo de trabajo que estén realizando. ¿Están ejecutando modelos de NLP masivos? Entonces, tal vez deberían dar prioridad a la VRAM y considerar adquirir una tarjeta gráfica de alta gama de segunda mano. ¿Su enfoque está en experimentos más pequeños y frecuentes? En ese caso, la conveniencia y la iteración rápida podrían llevarlos a optar por un enfoque basado en la nube, con una GPU externa como respaldo para trabajar sin conexión.

Finalmente, mantente atento a los foros de la comunidad y anuncios universitarios, ya que son fuentes valiosas de consejos prácticos y recursos. Por ejemplo, la comunidad de eGPU.io puede ahorrarte muchas horas de resolución de problemas.

En resumen, la combinación del uso de eGPUs con el uso estratégico de plataformas en la nube logra un equilibrio entre el control local, el costo y la potencia computacional. Aunque las eGPUs ofrecen un aumento significativo en potencia para el aprendizaje profundo, los servicios en la nube existentes proporcionan un entorno robusto y, a menudo, más económico tanto para el aprendizaje como para los cálculos a gran escala.