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Estimador de capacidad necesaria de GPU en la nube

Este estimador calcula cuántas GPU en la nube hacen falta para completar un volumen mensual de trabajos dentro de la capacidad productiva disponible. Convierte los trabajos y su consumo medio en GPU-horas totales y divide esa demanda entre las horas disponibles por GPU ajustadas por un objetivo de utilización. La herramienta puede apoyar la planificación de entrenamiento, renderizado, simulación o inferencia por lotes cuando la demanda se expresa en trabajos repetibles. El resultado redondea hacia arriba y representa una capacidad media necesaria; los picos simultáneos, límites de cuota y requisitos de memoria pueden exigir una configuración mayor.

Datos de cálculo

trabajos
GPU-h
h
%
Resultado
—
GPU necesarias
Demanda total—
Capacidad efectiva por GPU—
Utilización objetivo—

1. Introduce el volumen mensual
Indica cuántos trabajos o ejecuciones deben completarse durante el mes.

2. Estima GPU-horas por trabajo
Usa el consumo medio de GPU de una ejecución completa, incluyendo todas las GPU simultáneas.

3. Define disponibilidad por GPU
Indica cuántas horas mensuales puede estar disponible cada GPU para tu carga.

4. Fija una utilización objetivo
Reserva margen operativo usando un objetivo inferior al 100 % cuando necesites absorber variación o ventanas no productivas.

5. Revisa la capacidad redondeada
La herramienta divide la demanda por la capacidad efectiva de cada GPU y redondea al entero superior.

GPU = ceil[(J × Gh) ÷ (H × U)]

Demanda mensual = trabajos al mes × GPU-horas por trabajo.

Capacidad efectiva por GPU = horas disponibles por GPU × utilización objetivo.

GPU necesarias = redondeo hacia arriba de demanda mensual ÷ capacidad efectiva por GPU. El cálculo dimensiona volumen agregado, no simultaneidad máxima.

Qué significa el resultado

El resultado debe interpretarse con las tarifas, periodos y supuestos introducidos; no sustituye la facturación real del proveedor.

Repite el cálculo con escenarios conservador, base y alto cuando el precio, la utilización o las interrupciones puedan variar.

Datos: 180 trabajos/mes, 14 GPU-h por trabajo, 600 h disponibles por GPU y 75 % de utilización objetivo.

Cálculo: demanda = 180 × 14 = 2.520 GPU-h. Capacidad efectiva por GPU = 600 × 0,75 = 450 GPU-h. 2.520 ÷ 450 = 5,6.

Resultado: se necesitan 6 GPU, redondeando hacia arriba.

Interpretación: seis GPU aportarían 2.700 GPU-h de capacidad efectiva con el objetivo de utilización indicado, suficiente para la demanda mensual modelada.

¿Por qué usar una utilización objetivo inferior al 100 %?

Porque reservar margen puede ayudar a absorber variaciones, mantenimiento, tiempos sin trabajo o picos moderados. El valor adecuado depende de tus objetivos de servicio.

¿Cómo calculo las GPU-horas por trabajo?

Multiplica el número de GPU simultáneas por la duración media de una ejecución. Usa una media representativa o separa tipos de trabajo muy distintos.

¿La herramienta garantiza que todos los trabajos terminen a tiempo?

No. Calcula capacidad agregada mensual; no modela colas, simultaneidad, ventanas de entrega ni restricciones de memoria o red.

¿Qué pasa si algunas GPU son mucho más rápidas que otras?

Conviene convertir la demanda y capacidad a una unidad equivalente de rendimiento o calcular cada tipo por separado. Mezclar GPU heterogéneas como si fueran iguales puede ser engañoso.

¿En qué se diferencia del estimador de coste unitario de GPU?

La capacidad necesaria devuelve cuántas GPU hacen falta para un volumen de trabajo; el coste unitario estima cuánto cuesta completar una sola ejecución.