Cómo asegurar capacidad GPU a corto plazo para cargas de ML en AWS

El problema: GPUs escasas y necesidades de corto plazo

A medida que empresas de todos los tamaños adoptan cargas de trabajo de machine learning (entrenamiento, ajuste fino e inferencia), la demanda de GPUs ha crecido por encima de la oferta disponible en muchas regiones. Para equipos en América Latina que planean talleres, validaciones de modelo, pruebas de carga o despliegues temporales antes de un lanzamiento, esta escasez puede traducirse en retrasos, costos inesperados o la imposibilidad de acceder a la capacidad necesaria en el momento crítico.

AWS ofrece varias vías para acceder a GPUs a corto plazo, cada una con ventajas y limitaciones. A continuación las describimos y damos recomendaciones prácticas para escoger la mejor opción según su caso de uso.

Opciones disponibles para capacidad GPU a corto plazo

• On-demand (instancias bajo demanda)

  • Ventajas: disponibilidad inmediata si hay capacidad al lanzar la instancia; no requiere compromisos previos.
  • Limitaciones: la disponibilidad depende del suministro regional y puede cambiar con rapidez; si detienen o reducen la instancia, es posible que no puedan recuperar la misma capacidad más tarde. Esto empuja a mantener instancias en ejecución por más tiempo del necesario y eleva costos.
  • Recomendado para: experimentos ad hoc, pruebas cortas y desarrollo cuando pueden tolerar retrasos de lanzamiento.

• Spot (instancias spot)

  • Ventajas: reducción de costos de hasta un 90% en comparación con on-demand.
  • Limitaciones: pueden ser interrumpidas cuando Amazon EC2 necesita recuperar capacidad; no son apropiadas para cargas que no toleran interrupciones.
  • Recomendado para: entrenamientos distribuidos con checkpoints periódicos, inferencia por lotes que se puede reintentar, y entornos de workshop diseñados para tolerar pérdida parcial de capacidad.

• Amazon EC2 Capacity Blocks for ML

  • Qué es: una reserva de capacidad GPU para una ventana de tiempo específica; la instancia solicitada estará disponible en ese periodo.
  • Ventajas clave: proceso self-service, mejor disponibilidad a corto plazo frente a reservas on-demand tradicionales y descuento de alrededor del 40–50% respecto a tarifas on-demand.
  • Parámetros principales:
    • Fecha de inicio: hasta 8 semanas en adelante.
    • Duración: 1–14 días (incrementos de 1 día) o 15–182 días (incrementos de 7 días).
    • Tamaño: hasta 64 instancias por Capacity Block; hasta 256 instancias agregadas en una Organización (se requieren mínimo cuatro bloques para alcanzar ese límite; los bloques pueden correr en paralelo).
  • Limitaciones importantes: soporta solo familias seleccionadas (por ejemplo P5, Trn1, Trn2) y no cubre todos los tipos GPU. No aplican para tipos administrados por SageMaker como ml.p4dn o ml.p5; los bloques UltraServer están ligados a la cuenta donde se compran y no pueden compartirse en la Organización; tampoco pueden moverse ni dividirse.
  • Comportamiento ante fallas de hardware: si falla hardware durante la reserva, pueden terminar la instancia afectada y lanzar un reemplazo dentro del mismo Capacity Block; el sistema devuelve la plaza reservada a la reserva luego de unos 10 minutos de limpieza. EC2 mantiene un buffer dentro del bloque para relanzar instancias en caso de degradación de hardware sin costo adicional.
  • Recomendado para: cargas cortas y predecibles donde se necesita certeza de capacidad y se desea administración del sistema operativo y orquestación por parte del cliente (es decir, cuando gestionan EC2 directamente).

• Amazon SageMaker training plans

  • Qué es: planes de reserva de capacidad orientados al entorno administrado de SageMaker (entrenamiento, HyperPod clusters e inferencia gestionada).
  • Ventajas: acceso a capacidad sin tener que gestionar la infraestructura subyacente y disponibilidad de aceleradores como los últimos GPUs NVIDIA y aceleradores AWS Trainium.
  • Limitaciones: no son intercambiables con EC2 Capacity Blocks y algunos tipos G no están soportados (salvo G6); para requerimientos de G6 deben contactar al equipo de cuenta.
  • Recomendado para: equipos que usan intensivamente SageMaker y prefieren que AWS administre el entorno de entrenamiento e inferencia.

Comparación rápida y guía para decidir

• Necesitan control total del entorno (OS, red, orquestación) y certeza a corto plazo: considerar EC2 Capacity Blocks for ML.
• Quieren la administración completa del servicio de ML (entornos administrados, SageMaker jobs) y reservas aplicables al plano gestionado: evaluar SageMaker training plans.
• Presupuesto ajustado y toleran interrupciones: usar Spot para ahorrar costos significativos.
• Urgencia máxima y toleran variabilidad: on-demand puede servir si hay capacidad disponible a la hora de lanzar.

Casos de uso típicos en América Latina

• Talleres y bootcamps presenciales o virtuales: planifiquen Capacity Blocks con semanas de antelación para asegurar capacidad consistente para los asistentes. Para entornos gestionados por SageMaker, revisar training plans si usan notebooks y training jobs administrados.
• Eventos temporales (hackathons, demostraciones de producto): combinar bloques de EC2 para nodos críticos y spot para cargas no críticas puede equilibrar certeza y costo.
• Validación de modelos y pruebas de carga antes de un release: reservar capacidad con antelación elimina el riesgo de quedar sin GPU en el último minuto.
• Proyectos piloto y exploratorios: si la duración es muy corta y el riesgo de interrupción es aceptable, spot u on-demand serán suficientes; si se necesita certeza para fechas específicas, use Capacity Blocks o training plans según la plataforma.

Recomendaciones prácticas para equipos y tomadores de decisión

1. Planifiquen con tiempo: Capacity Blocks permiten reservar hasta 8 semanas antes; esto es útil para coordinar talleres regionales o despliegues sincronizados entre equipos.
2. Mezclen estrategias: utilicen una combinación de bloques reservados para la capacidad crítica y spot para cargas tolerantes a fallas para optimizar costos.
3. Revisen compatibilidad de instancias: verifiquen que el tipo de instancia GPU requerido esté soportado por la opción elegida (Capacity Blocks no cubre todos los tipos, y SageMaker training plans tiene su propio listado de soporte).
4. Coordinen a nivel de Organización: si su empresa opera en varias cuentas AWS, evalúen cómo distribuir bloques para aprovechar el límite agregado de 256 instancias y optimizar costos y acceso.
5. Documenten políticas internas para uso temporal: definir quién autoriza compras de Capacity Blocks o training plans ayuda a evitar compras duplicadas y a controlar presupuesto.

Conclusión

Para enfrentar la escasez de GPUs y garantizar que actividades críticas de ML se realicen sin interrupciones, AWS ofrece alternativas diseñadas para distintos niveles de control, duración y tolerancia al riesgo. On-demand y spot siguen siendo útiles para usos flexibles o tolerantes a interrupciones; EC2 Capacity Blocks for ML es una opción sólida cuando se necesita certeza de capacidad a corto plazo con descuentos relevantes; y SageMaker training plans convienen si su flujo de trabajo está centrado en el entorno administrado de SageMaker. Para equipos en América Latina, la planificación anticipada y la combinación estratégica de estas opciones son la mejor práctica para equilibrar disponibilidad, costo y gobierno operativo.