En resumen
- Ai2 gestiona clústeres que incluyen miles de GPU NVIDIA H100, B200 y B300.
- El nuevo sistema asigna presupuestos de tiempo de GPU a los proyectos, en lugar de GPU fijas.
- De forma predeterminada, el planificador compara el uso con las asignaciones en una ventana móvil de 7 días.
- Según la institución, las reparaciones que requieren intervención humana se redujeron un 74 % con el nuevo sistema.
En una entrada de blog publicada el 9 de octubre de 2026, Ai2 presentó el sistema de planificación que desarrolló para distribuir las cargas de trabajo en los clústeres de GPU de su instituto de investigación. La infraestructura de la institución cuenta con miles de GPU NVIDIA H100, B200 y B300; los clústeres varían entre 88 y 1.024 GPU. Según Ai2, las solicitudes de recursos de unos 150 investigadores pueden llegar a ser entre 2 y 3 veces superiores a la capacidad disponible. El nuevo enfoque asigna presupuestos de tiempo de GPU a los proyectos, en lugar de dividir el hardware de forma permanente entre equipos.
Presupuestos de tiempo en lugar de etiquetas de prioridad
En el sistema anterior de Ai2, las tareas se ordenaban por niveles de prioridad y algunas podían configurarse para que no se interrumpieran. Según la publicación de la institución, con el tiempo este esquema hizo que se generalizara la prioridad alta y que las tareas de baja prioridad tuvieran dificultades para obtener recursos. Reservar GPU para equipos concretos tampoco siempre resultaba eficiente: cuando las necesidades de investigación cambiaban según la época, los recursos reservados podían quedar inactivos.
En el nuevo modelo, los administradores distribuyen el tiempo de GPU entre proyectos y equipos de investigación. La solicitud de GPU se asocia a un presupuesto para protegerla. Así, el derecho de uso queda vinculado a las prioridades del proyecto; las tareas sin presupuesto, en cambio, pueden ejecutarse con posibilidad de interrupción desde el principio. Ai2 busca que este modelo permita seguir aprovechando la capacidad cuando los recursos quedarían inactivos.
Ventana móvil y condiciones de interrupción
De forma predeterminada, el planificador supervisa cuánto usa cada proyecto de GPU en relación con el tiempo asignado durante un periodo retrospectivo de 7 días. Las tareas de los grupos cuyo uso está por debajo de su cuota pueden tener prioridad frente a las de los grupos que la han superado. Mientras haya demanda, esta comparación busca que los equipos accedan con el tiempo a la parte presupuestada que les corresponde.
Al enviar una tarea, el usuario también indica el tiempo mínimo de ejecución necesario para lograr avances significativos. Durante ese periodo, la tarea está protegida contra interrupciones; después, el sistema puede detenerla y volver a ponerla en cola para reequilibrar los recursos. La posibilidad de reanudarla también forma parte del flujo de trabajo. Si el tiempo mínimo se establece en cero, la tarea no consume presupuesto, pero una tarea con tiempo asignado puede interrumpirla en cualquier momento. Ai2 indica que fijó en 8 horas el límite máximo del tiempo mínimo de ejecución.
La institución señala que estas reglas permiten desalojar las tareas de los servidores que requieren mantenimiento cuando se cumplen sus tiempos mínimos de ejecución. Según Ai2, gracias a esto las reparaciones que requieren intervención humana se redujeron un 74 %. Se trata de un resultado medido tanto en el proceso de mantenimiento de la infraestructura como en el enfoque de distribución del tiempo de GPU.
Impacto en los flujos de trabajo de arquitectura y visualización
El sistema descrito por Ai2 no se presenta como un producto para estudios de arquitectura ni para software de visualización, sino como un enfoque para gestionar distintas cargas de trabajo en clústeres de investigación. Aun así, para los equipos que comparten servidores con GPU, resulta interesante la idea de definir de antemano la cuota de recursos asignada a cada tarea y las condiciones de interrupción. Si en una misma infraestructura conviven trabajos con distintas necesidades de duración y recursos, unas reglas de asignación transparentes pueden ayudar a planificar.
Sin embargo, la publicación de Ai2 no aclara si las tareas de render arquitectónico son compatibles con este planificador. Tampoco aborda cómo se comportan las aplicaciones de render o diseño al reanudarse después de una interrupción. Por eso, antes de evaluar un sistema similar, los equipos de arquitectura y visualización deberían revisar los requisitos de hardware, la compatibilidad con el software que utilizan y la tolerancia de las tareas a las interrupciones. El anuncio tampoco incluye información sobre licencias, precios ni disponibilidad para uso externo.
Fuentes
1 fuenteNo republicamos los textos de las fuentes; las citas breves van marcadas y el resto es resumen y comentario propios.
El valor práctico del enfoque de Ai2 está en que define conjuntamente la cuota de uso de los recursos de GPU y las condiciones de interrupción, en lugar de asignar el hardware de forma fija a los equipos. Para los equipos de arquitectura y visualización que comparten hardware, esto ofrece una manera de evaluar las solicitudes de recursos con reglas más claras; sin embargo, no significa que sea una herramienta de render lista para usar.
Que los estudios de Turquía evalúen un sistema similar dependerá de la tolerancia de sus tareas a las interrupciones y de la compatibilidad con el software utilizado. Además, la publicación de Ai2 no ofrece información sobre licencias, precios ni disponibilidad externa. Por ahora, es más adecuado considerarlo un enfoque para gestionar recursos de GPU compartidos que una opción de producto.
Preguntas frecuentes
¿Cómo funciona el planificador de GPU de Ai2?
Los administradores establecen presupuestos de tiempo de GPU para proyectos y equipos. El sistema ordena las tareas comparando el uso con el tiempo asignado en una ventana móvil predeterminada de 7 días.
¿Pueden interrumpirse las tareas en el planificador de Ai2?
Sí. Se establece un tiempo mínimo de ejecución para cada tarea y esta queda protegida durante ese periodo. Una vez cumplido, puede volver a ponerse en cola; las tareas sin presupuesto pueden interrumpirse desde el principio.
¿Se puede usar el planificador de GPU de Ai2 para render arquitectónico?
La fuente no indica si es compatible con software de render arquitectónico ni si está disponible para ese uso. Ai2 describe el sistema en el contexto de la gestión de cargas de trabajo en clústeres de investigación.
