Con la demanda de GPU creciendo más rápido que la capacidad de despliegue en empresas, Lenovo presentó GPU Advanced Services, un porfolio modular de servicios profesionales para planificar, implantar y operar infraestructuras aceleradas por GPU. La promesa: acelerar la adopción de IA, evitar infraestructuras infrautilizadas y mejorar el rendimiento de cargas en hasta un 30 % mediante optimización y tuning (cifra basada en evaluaciones internas de Lenovo).
La compañía defiende un enfoque “services-first”: maximizar inversiones existentes, desplegar más rápido y escalar sin quedar atrapado en pilas propietarias. “El mercado necesita justo esto a medida que los casos de uso de IA se vuelven mainstream”, resume Steven Dickens (HyperFRAME Research).
Qué incluye: tres módulos, de la idea a la operación
GPU Advanced Services se ofrece en tres opciones que pueden adquirirse por separado o combinadas:
- GPU Plan & Design — Para quienes arrancan: evaluación de cargas, dimensionamiento, selección tecnológica y diseño de arquitectura.
- GPU Implementation — Para desplegar: documentación arquitectónica, configuración de pila (stack), guía de despliegue y transferencia de conocimiento.
- GPU Managed Services — Para producción: optimización continua, actualizaciones y soporte de recuperación, incluido parcheo y cumplimiento, en entornos híbridos y on-prem.
Como rampa de entrada, Lenovo AI Fast Start ayuda a identificar y validar casos de uso antes de escalar a producción con GPU Advanced Services.
Por qué importa: de “comprar GPU” a “exprimirlas”
Las fricciones más comunes en proyectos de IA no son los FLOPS, sino la complejidad operativa: colas por drivers, firmware, runtimes (CUDA/ROCm), cuellos de botella de datos (I/O/almacenamiento/red), schedulers de clúster, orquestación de multi-nodo y multitenancy, y el tuning fino de marcos (PyTorch, TensorFlow, Triton, Ray, vLLM, etc.). El resultado típico es infrautilización de GPU y costes inflados.
Lenovo propone acortar tiempos con arquitecturas validadas (p. ej., Lenovo Hybrid AI Advantage™ y la plataforma Hybrid AI 285), integración profunda de plataforma (ThinkSystem/HPC) y expertos certificados que ajustan topologías, planificación de recursos, pipelines de datos y pilas de IA para cargas como genAI, vídeo en tiempo real o creación de contenido.
Impacto sectorial y caso de referencia
- Sanidad: diagnóstico asistido con inferencias en tiempo real, mejora de tiempos y exactitud clínica.
- Automoción: edge AI para vehículos conectados y autónomos con modelos optimización continua.
- Media/entretenimiento: tuning para render en tiempo real y workflows de producción más eficientes.
- Cirrascale Cloud Services: recortó >40 % el tiempo de despliegue de GPU con soporte de Lenovo, acelerando innovación de IA para clientes.
Encaje en el stack: abierto, de un nodo a multi-nodo
Los servicios se alinean con soluciones Hybrid AI Advantage y hardware ThinkSystem/HPC, pero el mensaje es no-lock-in: diseño de un nodo a multi-nodo, pila de IA personalizable y soporte para entornos híbridos (centro de datos y nube). La idea es exprimir la inversión existente y maximizar el rendimiento/€, W sin forzar al cliente a una única plataforma.
Lenovo acompaña la propuesta con sus credenciales: #1 proveedor por número de supercomputadoras en la TOP500 (junio 2025), 11 años con mejor uptime en x86 (ITIC) y posición alta en seguridad de servidores.
¿Qué puede esperar una empresa? (entregables típicos)
- Plan de capacidad y matriz de compatibilidad (GPU, CPUs, red, almacenamiento, HBM/PCIe/NVLink, CXL cuando aplique).
- Arquitectura con alto rendimiento/alta disponibilidad: topologías de red (Ethernet/RDMA/InfiniBand), schedulers y colas por carga, cuotas/fair-sharing, aislamiento.
- Pipelines de datos: data loaders optimizados, cachés, formatos columnares, sharding, prefetch, pinning de memoria.
- Tuning de marcos: compiladores (XLA/TensorRT/ONNX), cuantización (INT8/FP8/bf16), batching dinámico, tensor parallel y pipeline parallel.
- Observabilidad y finops: métricas de utilización de GPU, IO, latencia, SLA de inferencia y coste por token; runbooks de operación y respuesta.
Límites y cautelas (visión equilibrada)
- “Hasta un 30 %”: mejora basada en evaluaciones internas; el beneficio real depende del perfil de carga, datos y madurez operativa.
- Talento: el managed service reduce carga, pero no elimina la necesidad de equipo interno que conozca el negocio y sus modelos.
- Datos: sin gobernanza (calidad, linaje, seguridad), cualquier tuning mecánico pierde tracción.
- Coexistencia multicloud: acordar perímetros y responsabilidades (parcheo, cumplimiento, recuperación) es clave para evitar “zonas grises”.
Preguntas que conviene llevar a la mesa
- KPIs y baseline: ¿cómo medirán utilización, latencia, throughput y coste antes/después?
- Portabilidad: ¿qué opciones hay si mañana cambian de proveedor de GPU o nube?
- Seguridad y cumplimiento: ¿cómo integran parcheo, escaneo, MFA, segregación y trazabilidad en entornos híbridos?
- Continuidad: ¿qué RTO/RPO se garantizan para modelos y datasets críticos?
- Transferencia de conocimiento: ¿qué formación y documentación recibirá el equipo?
Conclusión
GPU Advanced Services es la respuesta de Lenovo a un problema menos glamuroso que los FLOPS, pero decisivo: operar y optimizar la infraestructura de IA sin quemar tiempo ni presupuesto. Con módulos de diseño, despliegue y operación —y el aval de arquitecturas validadas—, la propuesta promete un camino más rápido y seguro del piloto a producción, con rendimiento tangible y menores costes ocultos. El valor real dependerá de métricas, datos y disciplina operativa; pero para muchas organizaciones, tener expertos al lado puede ser la diferencia entre acumular GPU y sacarles todo el jugo.
