E se o próximo desafio da infraestrutura de IA não for simplesmente obter mais GPUs, mas extrair mais valor de cada GPU já implantada?
Essa questão está se tornando cada vez mais importante à medida que as organizações levam a IA da fase de experimentação para a produção.
Os projetos iniciais de IA geralmente começam com o acesso a recursos computacionais. As equipes precisam de capacidade de GPU para testar modelos, desenvolver aplicações e comprovar seu valor. No entanto, à medida que os serviços de IA são ampliados para atender a mais usuários, aplicações, locatários e modelos, o desafio de infraestrutura muda.
A IA em produção não é apenas um problema de capacidade computacional. É um problema de eficiência, de governança, de roteamento e de custos. E, cada vez mais, é um problema de negócios.
Esse é o foco da recente versão 2.3.0 do F5 BIG-IP Next for Kubernetes.
Com esta versão, a F5 introduziu uma otimização aprimorada de IA para inferência de IA em escala de produção. O BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 incorpora os principais recursos de otimização do tráfego de IA a uma infraestrutura nativa e pronta para produção, ajudando as organizações a reduzir o processamento redundante de IA, melhorar a utilização de GPUs, encaminhar solicitações de forma inteligente entre modelos e serviços e controlar o consumo de tokens entre usuários e locatários.
“O futuro da IA não será conquistado apenas com poder computacional bruto, mas por organizações capazes de tornar cada solicitação mais inteligente, cada token mais rastreável e cada GPU mais produtiva. F5 BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 ajuda os clientes a dar esse próximo passo.”
A versão também amplia o suporte a plataformas de rede acelerada NVIDIA de última geração, incluindo suporte à ConnectX-8 SuperNIC em sistemas x86, bem como à ConnectX-7 e à BlueField-3 operando no modo SuperNIC.
O tráfego de IA está se tornando um ponto de controle
À medida que a IA entra em produção, o gerenciamento de tráfego passa a ser muito mais do que apenas conectividade.
Uma única solicitação pode gerar milhares de tokens. Prompts semelhantes podem aparecer repetidamente entre usuários ou aplicações. Algumas solicitações podem exigir o modelo mais avançado disponível, enquanto outras podem ser mais bem atendidas por um modelo de menor custo ou por um serviço de IA especializado.
Cada solicitação de IA exige uma decisão. Para onde ela deve ser direcionada? Qual modelo deve processá-la? Quanto custará? Quanta capacidade de infraestrutura consumirá? E quem decide?
Essas decisões precisam ser tomadas de forma consistente, inteligente e próxima ao próprio tráfego. O BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 ajuda a criar esse ponto de controle mais inteligente, otimizando a forma como as solicitações de IA são processadas antes de consumirem recursos computacionais caros. Porque, na IA em produção, a unidade de competição não é apenas o modelo. É o sistema em torno do modelo.
Preparação para fluxos de trabalho de IA mais dinâmicos
Isso se torna ainda mais importante à medida que as aplicações de IA evoluem de interações pontuais de prompt e resposta para fluxos de trabalho agênticos mais dinâmicos.
Nesses ambientes, o tráfego de IA pode transitar entre agentes, ferramentas, serviços de inferência e componentes de aplicações como parte de um processo de várias etapas. Isso cria novos requisitos de controle de tráfego, contexto de identidade, aplicação de políticas, continuidade de sessão e resiliência.
Para as organizações, a implicação é clara: a infraestrutura de IA em produção precisa fazer mais do que conectar aplicações a modelos. Ela precisa oferecer um ponto de controle consistente para definir como as interações de IA são encaminhadas, gerenciadas, autenticadas e entregues em fluxos de trabalho cada vez mais distribuídos.
O BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 ajuda a estabelecer essa base ao incorporar recursos avançados de otimização de IA a uma infraestrutura nativa e pronta para produção. Ao aprimorar a forma como as solicitações de IA são armazenadas em cache, roteadas, balanceadas, controladas e aceleradas, esta versão ajuda as organizações a se prepararem para um futuro em que o tráfego de IA será mais distribuído, mais autônomo e mais crítico para os negócios.
Redução do processamento redundante de IA
Uma das maneiras mais diretas de melhorar a viabilidade econômica da IA é evitar repetir o mesmo trabalho dispendioso várias vezes.
À medida que a adoção da IA cresce, usuários e aplicações frequentemente geram prompts semelhantes ou repetidos. Sem otimização, cada uma dessas solicitações pode consumir capacidade adicional de inferência, mesmo quando uma resposta semelhante já foi gerada. Isso é desperdício. E, na escala da IA, o desperdício rapidamente se torna caro.
O BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 apresenta o cache semântico de modelos de IA como um recurso disponível de forma geral. Ele ajuda a reduzir o processamento redundante da GPU para prompts semelhantes ou repetidos, melhorando a economia de tokens, reduzindo a latência e aumentando a eficiência da GPU.
Em escala de produção, o processamento redundante de IA pode se tornar uma fonte significativa de custos desnecessários. Esta versão ajuda a enfrentar esse desafio ao tornar a inferência de IA mais eficiente na camada de tráfego.
Aprimorando a utilização de GPUs e a seleção de modelos
O balanceamento de carga tradicional não foi projetado para lidar com a complexidade da inferência de IA moderna.
As cargas de trabalho de IA introduzem novas variáveis, incluindo a utilização da GPU, a profundidade da fila, a disponibilidade dos modelos, o desempenho do backend e a capacidade da infraestrutura. Não basta enviar o tráfego para o próximo endpoint disponível. As solicitações de IA devem ser direcionadas ao melhor recurso disponível com base nas condições em tempo real.
BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 apresenta o balanceamento de carga inteligente para IA como um recurso disponível de forma geral. Ele distribui dinamicamente o tráfego de inferência de IA usando telemetria em tempo real e reconhecimento da infraestrutura para ajudar a otimizar a utilização das GPUs, reduzir gargalos nas filas e melhorar os tempos de resposta.
A versão também apresenta a integração de roteamento de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como um recurso disponível de forma geral, permitindo o roteamento inteligente entre diferentes LLMs e serviços de IA com base em políticas como custo, desempenho, especialização do modelo ou requisitos operacionais.
A maioria das organizações não executará IA em produção usando um único modelo. O modelo ideal depende do caso de uso, dos requisitos de desempenho, das políticas de negócios e do perfil de custos.
O modelo mais poderoso nem sempre é o mais adequado. Às vezes, a decisão mais inteligente em relação à IA é escolher um modelo que seja bom o suficiente, rápido o suficiente e tenha uma boa relação custo-benefício para a tarefa. Isso exige uma infraestrutura capaz de aplicar políticas a essa decisão.
Governança do consumo de tokens
Os tokens estão se tornando uma das unidades mais importantes da economia da infraestrutura de IA.
Eles influenciam os custos, o planejamento de capacidade, o uso por locatário e o desempenho. É também nesse ponto que o entusiasmo com a IA começa a se deparar com a realidade financeira.
O BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 apresenta a governança de tokens como um recurso disponível de forma geral, oferecendo monitoramento, contabilização e limitação de taxa de tokens. Isso ajuda as organizações a gerenciar melhor os custos da infraestrutura de IA e a aplicar políticas de uso a usuários, aplicações e locatários.
Para líderes empresariais, isso ajuda a tornar o consumo de IA mais transparente. Para as equipes de plataforma, oferece uma maneira prática de gerenciar a infraestrutura de IA compartilhada.
Em ambientes de IA em produção, a governança de tokens é a forma como as organizações controlam um dos fatores de custo que mais crescem na infraestrutura moderna.
Ampliando a flexibilidade da infraestrutura
A infraestrutura de IA está evoluindo rapidamente. Algumas organizações estão migrando para arquiteturas baseadas em DPU. Outras estão otimizando sistemas x86 com aceleração de rede de última geração. Muitas estão se modernizando em etapas, equilibrando desempenho, custo e prontidão operacional.
O BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 amplia a compatibilidade de hardware, incluindo suporte à ConnectX-8 SuperNIC em sistemas x86. A versão também oferece suporte à ConnectX-7 e à BlueField-3 operando no modo SuperNIC.
Isso proporciona às organizações mais flexibilidade para otimizar o desempenho do processamento de tráfego de IA e a eficiência da CPU. Para as equipes que ainda não estão prontas para adotar DPUs, o suporte a SuperNIC oferece outra alternativa para melhorar a eficiência da infraestrutura, mantendo o alinhamento com as plataformas de rede NVIDIA de última geração.
A modernização da infraestrutura de IA não acontece em uma única etapa. As organizações precisam de opções que atendam às suas necessidades atuais e, ao mesmo tempo, preservem um caminho para arquiteturas aceleradas mais avançadas no futuro.
Por que isso é importante
O BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 reflete uma mudança mais ampla na forma como as organizações precisam operar a infraestrutura de IA.
A primeira fase da IA foi marcada pelo acesso à capacidade computacional. A próxima fase será marcada pelo controle.
À medida que os serviços de IA entram em produção, as equipes precisam trabalhar de forma integrada no desempenho, na eficiência de custos, nas políticas e na confiança. Elas precisam otimizar as solicitações antes que consumam uma infraestrutura cara, controlar o uso entre locatários e aplicações, direcionar o tráfego de forma inteligente entre modelos e serviços e oferecer suporte ao desempenho acelerado da IA hoje e no futuro.
Esse é o valor da otimização aprimorada de IA no BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0.
Esta versão recente ajuda as organizações a tornar a infraestrutura de IA mais eficiente, mais controlada e mais preparada para operar em escala de produção.
O futuro da IA não será conquistado apenas com poder computacional bruto, mas por organizações capazes de tornar cada solicitação mais inteligente, cada token mais rastreável e cada GPU mais produtiva. F5 BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 ajuda os clientes a dar esse próximo passo.
Para saber mais, acesse a página do F5 BIG-IP Next for Kubernetes.
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