- Introduce revisiones por hora. Usa el pico que esperas durante ventanas activas de desarrollo o integración.
- Mide GPU-segundos por revisión. Incluye todas las etapas que consuman acelerador dentro del pipeline de revisión.
- Define una utilización sostenible. Deja margen para variación del tamaño de los diffs y para que la cola no dependa de una ocupación perfecta.
- Aplica una reserva. Añade capacidad para fallos, despliegues o periodos de actividad excepcional.
- Valida el entero final. El resultado se redondea hacia arriba y debe contrastarse con memoria y topología del modelo.
Estimador de GPU para revisión de código con IA
Este estimador aproxima la cantidad de GPU necesaria para una carga de revisión de código con IA usando una métrica directa: GPU-segundos consumidos por revisión. Así puede representar pipelines donde un trabajo analiza varios archivos, construye embeddings, ejecuta una o más inferencias o produce un resumen final sin imponer una arquitectura específica. La tasa de revisiones por hora se ajusta con una utilización objetivo y una reserva operativa.
El resultado es útil para presupuestar capacidad de acelerador o contrastar configuraciones de inferencia antes de desplegar un servicio interno. No valida requisitos de memoria ni paralelismo del modelo, y tampoco sustituye un benchmark: el valor de GPU-segundos debe medirse con diffs y repositorios representativos, porque el tamaño del cambio puede variar mucho entre revisiones.
Carga computacional de revisión
/h
GPU-s
%
%
Resultado
—
GPU equivalentes necesarias
GPU antes de reserva—
GPU-h por hora—
Reserva aplicada—
GPU = techo{[(Revisiones/h × GPU-s/revisión) ÷ 3.600 ÷ Utilización] × (1 + Reserva)}
La carga bruta en GPU-h por hora se obtiene multiplicando revisiones por GPU-segundos y dividiendo entre 3.600. Luego se corrige por la utilización objetivo y la reserva.
La fórmula representa trabajo agregado. Si una revisión requiere obligatoriamente dos o más GPU simultáneas por paralelismo, el despliegue debe respetar también ese mínimo por trabajo.
Qué significa el resultado
El valor principal indica cuántas GPU equivalentes hacen falta para procesar el volumen horario sin superar de forma sostenida la utilización elegida.
Complementa este cálculo con límites de VRAM, número mínimo de GPU por réplica y benchmarks de revisiones grandes.
Datos: 120 revisiones/h, 22 GPU-s por revisión, 70 % de utilización y 20 % de reserva.
Cálculo: carga = 120 × 22 ÷ 3.600 = 0,733 GPU. Ajustada = 0,733 ÷ 0,70 = 1,048. Con reserva = 1,048 × 1,20 = 1,257.
Resultado: se redondea a 2 GPU equivalentes.
¿Cómo obtengo GPU-segundos por revisión?
Registra el tiempo efectivo de acelerador usado por un conjunto representativo de revisiones y divide por el número de trabajos. Si hay varias GPU activas a la vez, suma su tiempo.
¿Debo medir revisiones pequeñas y grandes por separado?
Es recomendable cuando la distribución es muy amplia. Puedes calcular escenarios por tamaño y dimensionar para la mezcla de carga que realmente esperas.
¿La reserva del 20 % significa que una GPU estará siempre ociosa?
No necesariamente. Es capacidad adicional sobre la estimación base y puede absorber fallos o picos; el uso real dependerá de cómo orquestes y escales el servicio.
¿La cuantización cambia el resultado?
Puede cambiar tanto memoria como velocidad, por lo que puede modificar los GPU-segundos por revisión. Vuelve a medir ese dato después de cambiar la configuración de inferencia.
¿Qué diferencia hay entre este cálculo y la concurrencia?
Los GPU-segundos miden trabajo computacional agregado. La concurrencia indica cuántas revisiones están activas; una revisión puede estar esperando CPU, red o herramientas sin consumir GPU todo ese tiempo.