14 min de lectura - 30 de septiembre de 2025
Aprenda a escalar el ancho de banda de forma efectiva para aplicaciones de IA, abordando demandas únicas de transferencia de datos y optimizando el rendimiento de la red.
Las aplicaciones de IA requieren un sólido rendimiento de la red debido a sus elevadas demandas de transferencia de datos. A diferencia de las aplicaciones web estándar, las cargas de trabajo de IA manejan terabytes de datos, lo que hace que el ancho de banda escalable sea fundamental para tareas como la formación de modelos de aprendizaje automático, el análisis de vídeo en tiempo real y las simulaciones complejas. Sin un ancho de banda adecuado, los tiempos de formación aumentan, los procesos en tiempo real fallan y se desperdician recursos.
Para satisfacer estas demandas, céntrese en:
Comience por evaluar su uso actual del ancho de banda, actualice gradualmente y optimice los protocolos. Esto garantiza que su infraestructura pueda hacer frente a las crecientes demandas de IA al tiempo que equilibra los costes y el rendimiento. Proveedores como FDC Servers ofrecen soluciones escalables adaptadas a las cargas de trabajo de IA.
Comprender las necesidades de ancho de banda de las aplicaciones de IA es esencial para crear infraestructuras capaces de gestionar sus patrones únicos de flujo de datos. Estas demandas difieren significativamente de las de los sistemas empresariales tradicionales y requieren enfoques arquitectónicos especializados. Desglosemos las necesidades específicas de caudal de datos que conforman las cargas de trabajo de la IA.
El entrenamiento de IA lleva al límite el movimiento de datos. Implica una rápida sincronización entre las GPU, la gestión de flujos de alta resolución para la inferencia en tiempo real y la transferencia de lotes masivos de datos sin procesar durante el preprocesamiento. Incluso pequeños retrasos en cualquiera de estos pasos pueden provocar una latencia notable, lo que puede alterar el rendimiento.
Las cargas de trabajo de IA difieren de las redes empresariales tradicionales en la forma en que fluye el tráfico. Mientras que los sistemas empresariales suelen dar prioridad al tráfico entre los sistemas internos y las redes externas (tráfico norte-sur), las cargas de trabajo de IA generan un intenso tráfico interno (este-oeste). En las configuraciones de formación distribuida, la mayor parte de la comunicación se produce entre nodos de cálculo, ya sea para sincronizar parámetros o para compartir resultados intermedios. Este intercambio constante de datos internos puede saturar los diseños de red centrados en la conectividad externa. Para ampliar el ancho de banda de forma eficaz, las arquitecturas deben optimizarse para gestionar estos patrones de tráfico este-oeste sostenidos y de gran volumen.
Los sistemas de IA se enfrentan a obstáculos de red específicos. Requieren una comunicación de alta velocidad y baja latencia entre nodos, pero a medida que aumenta el número de nodos de cálculo, el tráfico interno crece exponencialmente. Los protocolos estándar de control de la congestión suelen tener dificultades en estas condiciones y añaden una sobrecarga innecesaria. Además, los cambios bruscos en la intensidad de la carga de trabajo pueden provocar congestiones en la red, lo que dificulta especialmente la asignación de recursos en entornos multiusuario. Resolver estos problemas es fundamental para garantizar unas operaciones de IA eficientes y sin problemas.
Estas estrategias abordan directamente las demandas de las redes de IA, garantizando que la infraestructura pueda escalarse de forma eficiente.
Para las cargas de trabajo de IA, la conectividad óptica de alta velocidad cambia las reglas del juego. Proporciona la baja latencia y el rendimiento constante necesarios para gestionar transferencias masivas de datos. Con las modernas tareas de IA que requieren el movimiento de enormes conjuntos de datos, las soluciones de fibra óptica -capaces de alcanzar velocidades de cientos de gigabits por segundo- se hacen indispensables. Ofrecen el rendimiento sostenido necesario para los entornos de formación de IA a gran escala.
Una de las ventajas más destacadas de los enlaces de fibra óptica es su capacidad para mantener un alto rendimiento en largas distancias. Esto es especialmente importante para las configuraciones de entrenamiento distribuidas, en las que las GPU de diferentes nodos necesitan intercambiar actualizaciones de gradientes y parámetros de modelos sin problemas. Esta conectividad garantiza la fluidez de las operaciones, incluso cuando se ejecutan simultáneamente varias cargas de trabajo de IA.
Mientras que la conectividad óptica constituye la columna vertebral de la infraestructura de hardware, las redes definidas por software (SDN) introducen la flexibilidad necesaria para gestionar el tráfico fluctuante de la IA. La SDN permite ajustar el ancho de banda en tiempo real y puede dirigir el tráfico de forma dinámica para satisfacer las demandas variables de formación e inferencia de IA. Esta reasignación automática de recursos ayuda a evitar la congestión de la red.
La SDN también destaca en el equilibrio de la carga y la fragmentación de la red. El equilibrio de la carga evita los puntos conflictivos distribuyendo el tráfico uniformemente, mientras que la fragmentación de la red crea segmentos aislados con ancho de banda dedicado a tareas específicas. Por ejemplo, el trabajo de formación intensiva de un equipo no interferirá con los procesos de inferencia en tiempo real de otro equipo. Esta segmentación garantiza un funcionamiento fluido en múltiples proyectos.
Estas capacidades allanan el camino para una gestión de red aún más inteligente, en la que la propia IA toma las riendas para optimizar aún más el rendimiento.
Sobre la base de la conectividad óptica y la SDN, la optimización impulsada por IA utiliza análisis en tiempo real para predecir y abordar posibles cuellos de botella en la red. Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) analizan los patrones de tráfico, anticipan las demandas de ancho de banda y ajustan las políticas de calidad de servicio (QoS) para priorizar las tareas críticas y sensibles a la latencia, como las actualizaciones de gradiente durante el entrenamiento.
Por ejemplo, ML puede identificar picos de tráfico recurrentes durante fases de entrenamiento específicas y preasignar el ancho de banda en consecuencia. Este enfoque proactivo elimina los retrasos asociados a la gestión reactiva tradicional de la red. Las políticas de calidad de servicio adaptables mejoran aún más el rendimiento al priorizar las transferencias de datos urgentes sobre las menos críticas.
La supervisión basada en IA también desempeña un papel crucial en la detección de anomalías. Al detectar patrones de tráfico inusuales o señales tempranas de congestión, el sistema puede alertar a los gestores de red antes de que los problemas menores se conviertan en interrupciones importantes.
Para las organizaciones con operaciones globales de IA, la optimización inteligente del enrutamiento mediante ML garantiza la selección de las mejores rutas de red. Estos algoritmos tienen en cuenta las condiciones actuales, los requisitos de latencia y el ancho de banda disponible en todas las regiones, garantizando un rendimiento de primer nivel independientemente de dónde se procesen las cargas de trabajo o se almacenen los datos.
Elegir la infraestructura adecuada es crucial para garantizar que sus aplicaciones de IA puedan crecer sin problemas en lugar de encontrarse con cuellos de botella en el rendimiento. Las cargas de trabajo de IA requieren sistemas capaces de gestionar transferencias masivas de datos, mantener una baja latencia y escalar según sea necesario sin toparse con limitaciones de ancho de banda. Exploremos algunas opciones de infraestructura clave diseñadas para abordar estos retos.
El ancho de banda no medido elimina los límites en las transferencias de datos, lo que supone un cambio radical para las cargas de trabajo de IA. Las conexiones tradicionales con contador pueden disparar rápidamente los costes cuando el entrenamiento de IA implica mover terabytes de datos entre sistemas de almacenamiento, nodos de cálculo y conjuntos de datos externos. Con los servidores dedicados sin contador, puede agilizar sus flujos de trabajo de IA sin preocuparse por los sorprendentes cargos por ancho de banda.
Esta configuración es especialmente útil para el entrenamiento distribuido. Cuando varios nodos de GPU intercambian constantemente actualizaciones de gradientes y parámetros de modelos, el ancho de banda sin contador garantiza que estas transferencias de datos de alta frecuencia y gran volumen se produzcan sin problemas y sin estrangulamientos. Esto es fundamental para mantener la velocidad y la eficiencia que exige la formación en IA.
Las configuraciones de servidor personalizables llevan las cosas un paso más allá al permitirle alinear su infraestructura con sus necesidades específicas de carga de trabajo. Ya se trate de almacenamiento adicional para conjuntos de datos de preprocesamiento, configuraciones de alta memoria para análisis en memoria o redes especializadas para clústeres de formación multinodo, los servidores dedicados pueden adaptarse para realizar el trabajo de forma eficiente.
La infraestructura no es sólo cuestión de servidores, sino también de dónde están ubicados. La ubicación estratégica de un centro de datos puede mejorar significativamente el rendimiento de la IA, especialmente en tareas sensibles a la latencia. Los servicios de coubicación ofrecen acceso a instalaciones de operador neutro con múltiples conexiones de red de alta capacidad, lo que minimiza los saltos entre sus sistemas de IA y los usuarios finales o las fuentes de datos.
Esta proximidad es fundamental para el procesamiento en tiempo real, como la transmisión de datos desde dispositivos IoT, transacciones financieras o interacciones de usuarios en directo. Una instalación de colocación cerca de los principales puntos de intercambio de Internet puede reducir la latencia en comparación con las regiones de nube situadas más lejos, lo que conduce a un mejor rendimiento y experiencias de usuario más suaves.
Los centros de coubicación también están equipados para gestionar clústeres de GPU de alta densidad y sistemas de formación de IA que consumen mucha energía. Con densidades de potencia que alcanzan los 22 kW por rack, estas instalaciones pueden soportar los exigentes requisitos de hardware de la IA manteniendo unas condiciones ambientales óptimas.
Una red troncal sólida es otro componente esencial para una infraestructura de IA escalable. Los servicios de tránsito IP premium proporcionan la conectividad fiable que necesitan las aplicaciones de IA, respaldados por acuerdos de nivel de servicio que abordan métricas críticas como la latencia, la pérdida de paquetes y el tiempo de actividad. Estas garantías aseguran que su red está preparada para las demandas de nivel de producción.
Las opciones de tránsito multigigabit, como conexiones de 10 Gbps, 100 Gbps o incluso 400 Gbps, son ideales para cargas de trabajo de IA que requieren la ingesta de conjuntos de datos masivos o el soporte de sistemas de inferencia distribuidos que gestionan millones de solicitudes en varias regiones.
La integración de redes de distribución de contenidos (CDN) globales añade otro nivel de eficiencia al almacenar en caché los datos de acceso frecuente más cerca de los usuarios finales. Esto reduce la demanda de infraestructura central y mejora los tiempos de respuesta, ofreciendo una experiencia más rápida y fluida a los usuarios de todo el mundo.
Al combinar los servicios de tránsito IP y CDN, las organizaciones pueden construir una base sólida para las implantaciones híbridas de IA. Este enfoque permite ejecutar cargas de trabajo de formación en entornos rentables, manteniendo al mismo tiempo los sistemas de inferencia cerca de los usuarios para un rendimiento óptimo.
FDC Servers proporciona todas estas soluciones escalables -ofreciendo servidores dedicados no medidos, servidores GPU, servicios de colocación, tránsito IP y opciones CDN- para satisfacer las demandas intensivas de ancho de banda de las aplicaciones de IA.
Escalar el ancho de banda requiere un enfoque meditado y estructurado. En 2024, casi la mitad (47%) de las empresas norteamericanas informaron que la IA generativa ha influido significativamente en sus estrategias de conectividad.
Antes de escalar, es crucial comprender cómo se está utilizando su ancho de banda actual. Empiece por supervisar el tráfico entre servidores (este-oeste) y el tráfico externo (norte-sur). Esta información puede ayudarle a detectar ráfagas de carga de trabajo de IA, que a menudo provocan picos repentinos en las transferencias de datos que sobrecargan las redes.
Las diferentes cargas de trabajo de IA -como la formación en aprendizaje automático, los modelos de aprendizaje profundo, la inferencia en tiempo real o el preprocesamiento de datos- tienen demandas de ancho de banda únicas. Por ejemplo, las tareas de formación implican grandes transferencias de datos y comprobaciones frecuentes, mientras que las cargas de trabajo de inferencia requieren conexiones constantes de menor volumen.
El uso del ancho de banda crece más rápido que nunca. Mientras que históricamente el crecimiento anual se situaba en una media del 20-30%, el auge de la IA ha empujado las expectativas más cerca del 40% anual debido al aumento del movimiento de datos. Una encuesta realizada en 2023 por IBM también reveló que la empresa media genera alrededor de 2,5 exabytes de datos al año. Calcular los datos generados y procesados por sus aplicaciones de IA es clave para predecir las necesidades futuras de ancho de banda.
Ampliar el ancho de banda de forma eficaz es un proceso por fases. Empiece por abordar los cuellos de botella más acuciantes, como las conexiones entre los clusters de GPU y los sistemas de almacenamiento por donde fluyen los datos de entrenamiento.
Las actualizaciones modulares son una forma inteligente de probar las mejoras sin revisar toda la red. Por ejemplo, actualizar los conmutadores de red que gestionan el mayor tráfico de IA puede tener un impacto notable. Los conmutadores modernos con soporte para conexiones de 25 Gbps, 40 Gbps o incluso 100 Gbps pueden mejorar significativamente el flujo de datos entre los nodos de cálculo.
Otra opción es introducir enlaces ópticos de alta velocidad por etapas, centrándose primero en las conexiones que soportan sus modelos de IA más intensivos en ancho de banda. Los modelos complejos de aprendizaje profundo, en particular, requieren un mayor ancho de banda tanto para el entrenamiento como para la inferencia, lo que los convierte en una prioridad.
Curiosamente, el 69 % de los líderes de TI sénior creen que su infraestructura de red actual no puede soportar completamente la IA generativa. Esto subraya la importancia de los planes de actualización por fases adaptados a iniciativas específicas de IA. Tanto si está ampliando la capacidad de formación de aprendizaje automático como si está habilitando aplicaciones de inferencia en tiempo real, el diseño de una red escalable le garantiza que puede gestionar el crecimiento sin empezar de cero.
Una vez realizadas las actualizaciones de hardware necesarias, es hora de ajustar los protocolos de red para obtener el máximo rendimiento.
La optimización de la configuración de la red puede proporcionar un aumento significativo del rendimiento, incluso sin actualizaciones inmediatas de hardware. Las cargas de trabajo de IA, en particular, se benefician de los ajustes de protocolo que reducen la latencia y mejoran el rendimiento.
La priorización del tráfico es fundamental cuando varias aplicaciones de IA compiten por el ancho de banda. Las políticas de calidad de servicio (QoS) pueden garantizar que las solicitudes de inferencia sensibles al tiempo tengan prioridad, mientras que las cargas de trabajo de formación utilizan el ancho de banda disponible durante los momentos de menor actividad, manteniendo un funcionamiento fluido.
Las rutas de encaminamiento también desempeñan un papel importante. La reducción del número de saltos y la colocación de la informática con el almacenamiento de datos pueden agilizar el movimiento de datos. Por ejemplo, si sus datos de formación residen en sistemas de almacenamiento específicos, asegúrese de que sus recursos informáticos tienen conexiones directas y de alta velocidad con ellos.
El equilibrio de carga a través de múltiples rutas de red es otra estrategia eficaz. Dado que la formación en IA a menudo implica el procesamiento paralelo a través de GPU o servidores, la distribución del tráfico evita que una sola conexión se convierta en un punto de saturación.
También puede ajustar parámetros como el tamaño de las ventanas TCP, el almacenamiento en búfer y las configuraciones de interfaz para gestionar las transferencias en ráfaga de forma más eficiente. Además, las herramientas de optimización de red basadas en IA pueden ajustar dinámicamente el enrutamiento y la asignación de recursos en función de los patrones de carga de trabajo en tiempo real.
Estas mejoras de protocolo complementan las actualizaciones de hardware, creando una base para un rendimiento escalable.
FDC Servers ofrece soluciones de infraestructura que se alinean con estas estrategias, proporcionando opciones flexibles de tránsito IP que van desde 10Gbps a 400Gbps. Su red global garantiza rutas de enrutamiento optimizadas, independientemente de dónde se encuentren sus cargas de trabajo de IA o sus fuentes de datos.
La ampliación del ancho de banda para la IA consiste en encontrar el punto óptimo entre rendimiento, coste y preparación para el crecimiento futuro. Las decisiones que tome hoy afectarán directamente al rendimiento de sus sistemas de IA en el futuro.
Cuando se trata de soluciones de conectividad, cada opción tiene sus propias ventajas y desventajas. Elegir la adecuada depende de su carga de trabajo de IA, presupuesto y objetivos a largo plazo.
Cada una de estas opciones ofrece una vía para satisfacer la creciente demanda de datos de la IA. Por ejemplo, la conectividad óptica ofrece un rendimiento inigualable para tareas que requieren un gran ancho de banda, como el entrenamiento de múltiples modelos de IA o el procesamiento de conjuntos de datos masivos. Aunque los costes iniciales son elevados, el coste por gigabyte disminuye a medida que aumenta el uso, lo que la convierte en una opción inteligente para organizaciones con grandes necesidades de caudal de datos.
Por otro lado, el ancho de banda no medido es ideal para cargas de trabajo con patrones de transferencia de datos impredecibles, como la formación en aprendizaje automático. Esta opción garantiza un rendimiento constante durante los picos de uso, sin tener que preocuparse por los recargos.
Para quienes buscan un equilibrio entre coste y rendimiento, los servicios de colocación ofrecen una solución intermedia. Al utilizar centros de datos gestionados por profesionales, se obtiene acceso a conectividad de alta velocidad e infraestructura fiable sin el gasto que supone construir instalaciones propias.
Una vez elegida la solución de conectividad, la siguiente prioridad es gestionar los costes y el consumo de energía. Las cargas de trabajo de IA consumen muchos recursos, por lo que es esencial una estrategia inteligente.
Empiece escalando gradualmente. Empiece con la capacidad que necesita ahora y amplíela a medida que crezcan sus necesidades. Así evitará pagar de más por recursos no utilizados. Además, invertir en equipos de red modernos y energéticamente eficientes puede reducir significativamente los costes de electricidad en comparación con el hardware antiguo.
La ubicación de la infraestructura también es importante. Ubicar los recursos informáticos más cerca de sus fuentes de datos reduce tanto la latencia como los costes de transferencia de datos a larga distancia. Por ejemplo, si sus datos de formación se concentran en regiones específicas, colocar la infraestructura cerca minimiza el costoso uso del ancho de banda.
La flexibilidad es otro factor clave. Los proyectos de IA a menudo experimentan fluctuaciones en las necesidades de ancho de banda debido a la variación de las cargas de trabajo, los ciclos de formación de modelos y las fases de despliegue. Los contratos flexibles permiten ajustar la capacidad según sea necesario, evitando penalizaciones o quedar atrapado en acuerdos rígidos. Proveedores como FDC Servers ofrecen opciones de tránsito IP escalables que van de 10 Gbps a 400 Gbps, dando a las empresas la capacidad de adaptarse a las demandas cambiantes sin comprometerse a planes fijos a largo plazo.
De cara al futuro, planificar las futuras demandas de IA es tan importante como satisfacer las necesidades actuales. La tecnología de IA avanza rápidamente y su infraestructura debe evolucionar para seguirle el ritmo.
Se espera que los requisitos de ancho de banda aumenten significativamente a medida que los modelos de IA se vuelvan más complejos. Por ejemplo, los grandes modelos lingüísticos han pasado de miles de millones a billones de parámetros en pocos años. Esta tendencia sugiere que los futuros sistemas de IA exigirán un caudal de datos aún mayor.
Las aplicaciones de IA multimodal emergentes, que procesan texto, imágenes, vídeo y audio simultáneamente, aumentarán aún más las necesidades de ancho de banda. Estos sistemas requieren el procesamiento de datos en tiempo real en varios formatos, lo que supone un reto para la planificación tradicional de redes.
La IA en los bordes es otro factor a tener en cuenta. Al acercar parte del procesamiento a las fuentes de datos, los despliegues de borde crean nuevas demandas de ancho de banda para tareas como la sincronización de modelos, las actualizaciones y el aprendizaje federado. Su infraestructura debe soportar sin problemas tanto la formación centralizada como la inferencia distribuida.
Para prepararse, céntrese en diseños de red escalables. Las arquitecturas modulares facilitan la ampliación de la capacidad añadiendo conexiones o actualizando segmentos específicos sin interrumpir las operaciones. Alinear las actualizaciones de ancho de banda con los ciclos de actualización tecnológica garantiza la compatibilidad entre la red y los sistemas informáticos, maximizando el rendimiento de la inversión.
Las herramientas de supervisión y análisis del ancho de banda también pueden proporcionar información valiosa sobre las tendencias de uso, ayudándole a anticipar futuras necesidades e identificar áreas de optimización. Este enfoque proactivo no solo mantiene los costes bajo control, sino que también garantiza que su infraestructura esté preparada para la próxima oleada de avances en IA.
Escalar el ancho de banda para la IA requiere una infraestructura bien pensada que esté a la altura de las demandas únicas de las cargas de trabajo de la IA. A diferencia de las aplicaciones tradicionales, la IA depende de un alto rendimiento de datos y de un diseño de red inteligente, por lo que es esencial un enfoque deliberado y basado en datos.
Comience por evaluar sus patrones de uso actuales para identificar los cuellos de botella antes de realizar actualizaciones. Lanzarse a costosas actualizaciones sin conocer sus necesidades específicas puede suponer un despilfarro de recursos. En su lugar, adapte las mejoras de la red a las exigencias de sus cargas de trabajo de IA, ya se trate del entrenamiento de modelos a alta velocidad, la inferencia en tiempo real o el movimiento de grandes conjuntos de datos.
Elija opciones de infraestructura y conectividad que se ajusten a los requisitos de su carga de trabajo. Los servicios de coubicación, por ejemplo, ofrecen acceso a una infraestructura de primer nivel sin la responsabilidad de gestionar sus propios centros de datos, lo que supone un equilibrio entre coste y rendimiento.
La actualización gradual es una forma inteligente de gestionar los costes y garantizar al mismo tiempo que su sistema crece con sus necesidades. Este enfoque gradual evita el despilfarro de recursos y garantiza que su red siga siendo eficiente a medida que aumenta la demanda.
La ubicación estratégica de los centros de datos también puede contribuir en gran medida a reducir la latencia y los costes de transferencia. Al colocar los recursos informáticos y las fuentes de datos, puede hacer frente a la creciente necesidad de computación periférica y procesamiento en tiempo real en aplicaciones de IA.
La flexibilidad es crucial a la hora de planificar la infraestructura. La tecnología de IA cambia rápidamente, y lo que funciona hoy puede no funcionar mañana. Opte por soluciones que le permitan aumentar o reducir la escala según sea necesario, evitando compromisos a largo plazo que podrían dejarle atascado con sistemas obsoletos. Proveedores como FDC Servers ofrecen opciones escalables diseñadas para satisfacer las cambiantes necesidades de ancho de banda de la IA.
Por último, céntrese en las mejoras continuas para garantizar que su infraestructura de IA esté preparada para el futuro.
Las redes definidas por software (SDN) mejoran el funcionamiento de las cargas de trabajo de IA al ofrecer control y automatización centralizados. Esta configuración permite una gestión más inteligente del tráfico y ayuda a que las redes funcionen de forma más eficiente. Al ajustar el flujo de datos sobre la marcha, la SDN minimiza los retrasos y evita los cuellos de botella, dos factores cruciales para gestionar las enormes cantidades de datos que requieren las aplicaciones de IA.
Además, los sistemas SDN que incorporan IA pueden responder instantáneamente a los cambios en las necesidades de la red. Esto significa que los recursos se asignan de forma más eficaz, garantizando un rendimiento constante. Es una gran combinación para la exigente naturaleza del aprendizaje automático y los procesos de IA.
A la hora de elegir entre ancho de banda medido y no medido para aplicaciones de IA, es esencial tener en cuenta tanto sus requisitos de transferencia de datos como su presupuesto.
Elancho de banda no medido funciona mejor para tareas de IA que implican un uso intensivo de datos, como el procesamiento de conjuntos de datos masivos o la gestión de flujos de datos continuos. Con los planes sin contador, puede transferir datos ilimitados sin preocuparse por cargos adicionales, lo que lo convierte en una opción flexible para cargas de trabajo impredecibles o muy exigentes.
Por otro lado, el ancho de banda medido es una opción más rentable para proyectos con necesidades de datos constantes y reducidas. Como los cargos se basan en el uso real, es ideal para cargas de trabajo en las que los volúmenes de transferencia de datos son predecibles y constantes.
Para aplicaciones de IA que requieren un alto rendimiento y manejan cargas de datos importantes y fluctuantes, el ancho de banda sin contador suele ser la mejor opción, gracias a su capacidad para gestionar operaciones intensivas sin problemas.
Aprenda a escalar el ancho de banda de forma efectiva para aplicaciones de IA, abordando demandas únicas de transferencia de datos y optimizando el rendimiento de la red.
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