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Estimador de GPU necesarias para datos sintéticos

Esta calculadora estima cuántas GPU hacen falta para completar un volumen de tareas de generación de datos sintéticos por hora. Parte del tiempo medio de GPU consumido por cada tarea y de una utilización objetivo, lo que permite separar la demanda de cómputo de la velocidad nominal de una única GPU.

El resultado redondea hacia arriba el número de GPU requeridas y muestra también la carga equivalente sin redondeo. Puede usarse para evaluar lotes, ventanas de procesamiento o cambios de modelo antes de reservar infraestructura.

Carga de cómputo

tareas/h
s
%
Resultado
—
GPU recomendadas
GPU equivalentes—
GPU-hora por hora—
Utilización objetivo—

1. Introduce las tareas por hora. Usa la demanda que debe completar la infraestructura en una hora.

2. Indica el tiempo de GPU. Introduce los segundos medios de GPU consumidos por una tarea equivalente.

3. Elige una utilización objetivo. Reserva holgura evitando asumir ocupación permanente al 100 %.

4. Revisa la carga equivalente. Observa cuántas GPU estarían ocupadas de forma continua antes del margen.

5. Usa el entero recomendado. La cifra principal redondea hacia arriba la capacidad necesaria.

GPU necesarias = (tareas/h × segundos GPU/tarea ÷ 3.600) ÷ (utilización/100)

El término antes del ajuste representa GPU equivalentes ocupadas de forma continua. El resultado final se redondea hacia arriba para obtener una cantidad entera de GPU.

Qué significa el resultado

La cifra principal es el mínimo entero de GPU necesario para sostener la carga indicada bajo el tiempo por tarea y la utilización elegidos.

La estimación no incluye restricciones de VRAM, ancho de banda, batching, redundancia ni diferencias de rendimiento entre modelos de GPU.

Datos: 24.000 tareas/hora, 0,42 s de GPU por tarea y 75 % de utilización objetivo.

Cálculo: GPU ocupadas equivalentes = 24.000 × 0,42 / 3.600 = 2,80. Ajuste por utilización = 2,80 / 0,75 = 3,73.

Resultado: se requieren 4 GPU como mínimo bajo estas hipótesis.

¿Qué significa tiempo de GPU por tarea?

Es el tiempo medio durante el que una GPU está ocupada procesando una tarea equivalente. Si haces batching, usa un valor efectivo por tarea derivado de tus mediciones.

¿La memoria de la GPU está incluida?

No. El cálculo dimensiona capacidad temporal, no memoria. Debes comprobar por separado que el modelo, el batch y la caché caben en la VRAM disponible.

¿Por qué se redondea hacia arriba?

No puedes aprovisionar una fracción de GPU dedicada en muchos entornos. La herramienta muestra la necesidad continua y recomienda el siguiente entero para no quedar por debajo.

¿Cómo afecta el batching?

Si el batching reduce el tiempo efectivo por tarea, disminuirá la cantidad de GPU necesaria. Mide el rendimiento con el tamaño de lote que realmente pretendes usar.

¿Debo usar la utilización al 100 %?

No suele dejar margen para variación, mantenimiento o picos. La herramienta permite elegir tu propio objetivo de utilización según el nivel de holgura deseado.