El auge de la inteligencia artificial ha convertido la infraestructura en un asunto estratégico. Entrenar modelos fundacionales, afinar LLMs multilingües o servir inferencias de baja latencia no se decide solo en el prompt: depende de cómo se ejecutan los trabajos, dónde residen los datos y qué capa de software/hardware media entre las GPU y el framework. En ese punto emerge una pregunta recurrente en los comités de arquitectura: ¿bare metal o virtualización para IA? La respuesta corta —y honesta— es depende; la larga exige desmenuzar rendimiento, eficiencia, aislamiento, operación y costes en distintos escenarios.
A continuación, un análisis práctico —sin marketing ni dogmas— para decidir con criterio.
1) Rendimiento: la física (casi siempre) favorece a bare metal
La ruta crítica de la IA actual es bien conocida: GPU con HBM de alta ancho de banda, interconexión (NVLink/NVSwitch o PCIe), CPU para pre/post-processing, red (InfiniBand/Ethernet 100–400 Gb) y almacenamiento NVMe. Cada capa adicional entre el código y la GPU introduce latencia, copias y contenido de caché menos óptimo.
- Bare metal (sin hipervisor en el camino) da acceso directo al hardware. El scheduler del sistema operativo y el runtime (CUDA/ROCm, NCCL, cuDNN, Triton, etc.) ven la topología tal cual, y el ingeniero puede afinar la colocación NUMA, la pinned memory, el tamaño de batch, la afinidad CPU–GPU y el IO sin “cajas negras”.
- Virtualización añade una capa —KVM/QEMU, ESXi, Proxmox, Hyper-V, etc.—. Con passthrough PCIe o SR-IOV, el overhead puede ser bajo para muchas cargas, pero rara vez es nulo. Con vGPU (compartición de GPU) aparece un intercambio: mejor utilización y multi-tenant, a costa de variabilidad y, en ciertos patrones, rendimiento inferior.
Conclusión operativa:
- Para entrenamiento distribuido (all-reduce, model/tensor/data parallelism) y fine-tuning intensivo de LLMs, bare metal suele rendir mejor y —lo más importante— de manera más estable.
- Para inferencia, serving y experimentos de data science multiusuario, la virtualización (o containers sobre hipervisor) puede ser suficiente y ofrecer elasticidad sin penalizaciones críticas.
2) Dónde se pierden (o se ganan) los milisegundos
Interconexión GPU–GPU. Los jobs que saturan NVLink/NVSwitch notan cualquier desviación: topologías menos óptimas, colas compartidas, oversubscription de buses. Bare metal permite fijar la topología del pod y asegurar affinity con precisión.
E/S y red. El all-reduce a través de InfiniBand NDR/HDR o Ethernet 200/400 Gb es sensible a latencia end-to-end. Los hipervisores modernos soportan SR-IOV y DPDK para bypass del stack, pero requieren tuning y aislamiento cuidadoso para no interferir entre inquilinos.
Memoria y NUMA. La afinidad CPU–GPU y el pinning de memoria marcan diferencias relevantes en preprocessing, feature stores y data loaders. La virtualización puede “encapsular” decisiones NUMA que, en bare metal, son explícitas.
Planificador. Un scheduler de colas (Slurm, Kubernetes con Kueue/Volcano, Ray, etc.) puede operar sobre bare metal o VMs. Lo determinante no es el scheduler, sino la capa inferior y cómo se programan ventanas de mantenimiento, preemptions y políticas de GPU sharing.
3) ¿Cuánto rinde de menos la virtualización?
No existe un porcentaje universal: depende de patrón de carga (entreno vs. inferencia), passthrough o vGPU, tamaño de lote, E/S, red y ruido del vecino. En la práctica:
- Con passthrough bien afinado (PCIe/SR-IOV), el overhead puede ser pequeño para muchas inferencias y fine-tunes ligeros.
- Con vGPU o GPU sharing, el rendimiento puede caer —o, más exactamente, variar— en cargas de entrenamiento y serving de latencia estricta, aunque mejore la utilización media del cluster.
Regla de oro: si el SLA es tiempo-a-resultado (ej.: completar una época en X horas) o latencia P95/P99 en ms estricto, elige bare metal. Si el SLA es capacidad agregada (throughput a coste objetivo) con tolerancia a variabilidad, la virtualización puede cuadrar.
4) Seguridad, aislamiento y cumplimiento
- Bare metal ofrece aislamiento físico (máquina dedicada), útil para datos regulados (salud, banca) y propiedad intelectual sensible. También simplifica auditorías (menos capas que revisar).
- Virtualización habilita multi-tenant con aislamientos de red, almacenamiento y cómputo, y políticas como MIG (Multi-Instance GPU) en NVIDIA para particionar GPU a nivel hardware. Es válida para cumplimiento, pero exige controles y evidencias adicionales.
Idea práctica: si la soberanía del dato dicta “máquina exclusiva y trazabilidad exhaustiva”, bare metal reduce fricciones. Si la prioridad es compartir de forma segura un pool entre equipos, la virtualización suma.
5) Eficiencia energética y densidad (el gran elefante)
En 2025 crecen los pods con 60–80 kW por rack (e incluso >100 kW en pilotos). Esa densidad no depende solo del modelo de ejecución, pero bare metal ayuda a exprimir vatios: menos capas implica menos pérdidas y más predictibilidad térmica con refrigeración líquida (direct-to-chip o inmersión). En virtualizado, el orquestador debe cuidar la co-ubicación para evitar “picos” simultáneos y ruido térmico entre inquilinos.
6) Operación: ¿qué es más fácil?
- Bare metal simplifica el plano de datos, pero eleva el plano de operación: firmware, drivers, containers, images, perfiles de potencia, afinidades… Se vuelve crítico el SRE para IA (SLOs por job, preemptions, queues, leak detection en líquida, etc.).
- Virtualización facilita multi-tenant, live-migration (limitado con GPU), instantáneas y aislamiento de blast radius, a costa de una capa extra que también hay que mantener (parches del hipervisor, compatibilidades, tooling del proveedor).
Consejo: sea cual sea el camino, adopta observabilidad extremo a extremo (GPU, red, E/S, latencia P95/P99, €/kWh y €/modelo) y FinOps: poner € a cada época y a cada millón de tokens cambia conversaciones.
7) Costes: TCO más allá del precio por hora
- Bare metal suele mejorar el tiempo-a-resultado y el coste por trabajo cuando la GPU es el cuello, porque convierte más vatios en cómputo útil. El pay-as-you-go es menos flexible, pero el TCO/época compensa en entrenos largos.
- Virtualización brilla en aprovechamiento: más ocupación media de recursos, autoservicio para equipos y elasticidad para spikes. El riesgo es pagar “comodidad” con minutos/hora extra si el overhead se dispara en tu patrón.
Fórmula simple: mide €/resultado (€/época, €/10^6 tokens, €/inferencias a P95) y no €/hora. Asigna costo energético (€/kWh) al trabajo; es el primer insight de ahorro.
8) Matriz de decisión (resumen)
| Caso | Recomendación base | Notas clave |
|---|---|---|
| Entrenamiento LLM grande | Bare metal | Topología fija, NVLink/NVSwitch, pinning, líquida. |
| Fine-tuning y continual learning | Bare metal o VM con passthrough | Si el SLA es tiempo-a-resultado, bare metal; si prima elasticidad, VMs con SR-IOV. |
| Inferencia de baja latencia | Bare metal (crítico) / VM (tolerante) | MIG/vGPU útil para sharing; vigilar P95/P99. |
| Data science multiusuario | VM/containers | Aislamiento, quotas, autoservicio. |
| Entornos regulados (PII/PHI) | Bare metal | Simplifica evidencia y auditoría. |
| Plataforma multi-equipo | Virtualización + MIG/vGPU | Mayor ocupación global; afinar scheduling. |
9) Buenas prácticas para cerrar la brecha si eliges virtualizar
- PCIe passthrough / SR-IOV para GPU y NIC; evita emulación.
- Topología consciente en el scheduler (Slurm/K8s + Volcano/Kueue): fija affinity GPU–CPU–NIC.
- Red de baja latencia (NDR/HDR o 200/400 GbE con RoCE), colas dedicadas y aislamiento de noisy neighbors.
- MIG (NVIDIA) cuando sharing aporte más ocupación que pérdida por variabilidad.
- Storage: scratch NVMe local + burst buffers; evita cuellos en preprocessing.
- Tuning por patrón: batch size, gradient accumulation, checkpointing y cuantización para reducir memoria y E/S.
10) ¿Y Kubernetes?
Kubernetes es agnóstico al debate: funciona sobre bare metal o sobre VMs. Lo determinante es la capa física (GPU, red, almacenamiento) y el operador (NVIDIA GPU Operator, RDMA, device plugins). Para IA de producción, K8s aporta multitenencia, ciclos de vida y GitOps; para entrenos masivos, muchos equipos siguen prefiriendo Slurm o Ray sobre bare metal por control fino de colas y redes.
Conclusión
- Si tu métrica es tiempo-a-resultado o latencia extrema, y ejecutas entrenamiento distribuido o inferencia crítica, bare metal ofrece hoy el mejor rendimiento y la menor variabilidad.
- Si tu prioridad es ocupación, autoservicio multi-equipo y elasticidad para serving o data science, la virtualización (con passthrough, SR-IOV y/o MIG) puede encajar sin penalizaciones relevantes, siempre que tunes red, E/S y scheduling.
- Cualquiera que sea el camino, mide €/resultado y kWh/trabajo, no €/hora. La IA en 2025 no se gana solo con más GPUs, sino con ingeniería de infraestructura que convierte vatios en valor con el mínimo ruido.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto rendimiento se pierde virtualizando una GPU para IA?
Depende del patrón. Con passthrough/SR-IOV y red afinada, el overhead puede ser bajo en muchas inferencias; con vGPU/MIG ganas ocupación, pero puede aparecer variabilidad y caídas de rendimiento en entrenos intensivos. La única cifra fiable es la que sale de tu benchmark (P95/P99, €/época).
¿Merece la pena MIG o vGPU para inferencia?
Sí, cuando la carga es granular y priorizas ocupación y multi-tenant. Para SLA de latencia estricta o servicios premium, suele ser mejor bare metal (o particiones MIG dedicadas sin sobre-compartir).
¿Kubernetes o Slurm para IA?
K8s es idóneo para plataformas de producto (serving, MLOps, multitenencia). Slurm o Ray siguen mandando en entrenamiento distribuido por control de colas y redes. Lo importante es la capa física: bare metal maximiza ambos.
¿Cómo comparo costes entre bare metal y virtualización?
Calcula €/resultado: €/época, €/10^6 tokens o €/100 000 inferencias a P95 objetivo. Incluye energía (€/kWh), degradación por overhead, operación y riesgo (variabilidad/SLA). Te dará una foto más fiel que el €/hora suelto.
