Google Cloud AI Platform Training

Revisión de Vertex AI Training e Infraestructura Trillium

A principios de 2026, Google Cloud ha transitionado su infraestructura de entrenamiento hacia un paradigma de Hypercompute Cluster. La plataforma abstrae la complejidad del hardware a través de Vertex AI Training, proporcionando soporte nativo para instancias Trillium (TPU v6e) y NVIDIA A3 Ultra (H200) para el desarrollo de modelos con billones de parámetros 📑.

Entrenamiento Distribuido y Orquestación de Hardware

La pila de 2026 se centra en maximizar el tiempo de actividad de los aceleradores y minimizar el coste por época mediante la programación gestionada y el clustering resiliente.

• Dynamic Workload Scheduler (DWS): Entrada: Trabajo personalizado con estrategia FLEX_START → Proceso: Cola de solicitudes de recursos hasta que la huella completa del acelerador esté disponible en una única zona → Salida: Ejecución optimizada en costes consumiendo cuota preemptible de Vertex AI 📑.
• Especificaciones de Trillium (TPU v6e): Ofrece 918 TFLOPs de cómputo pico BF16 por chip con 32GB de HBM3 y 1600 GBps de ancho de banda, optimizado para entrenamiento disperso mediante hardware SparseCore 📑.
• Reduction Server: Entrada: Gradientes de trabajadores GPU multinodo → Proceso: Agregación síncrona mediante nodos reductores dedicados para eliminar la latencia de all-reduce → Salida: Sincronización de alto rendimiento (throughput) para cargas de trabajo no TPU (NCCL) 📑.

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Resiliencia Gestionada y Cluster Director

Para despliegues de más de 1000 nodos, Vertex AI proporciona tolerancia automática a fallos mediante las capacidades de Cluster Director.

• Infraestructura Auto-reparable: Detecta y reemplaza automáticamente nodos defectuosos y evita los rezagados que ralentizan las ejecuciones de entrenamiento síncrono 📑.
• Checkpointing Distribuido: Optimizado para Hyperdisk ML, ofreciendo hasta 4,3 veces más rapidez en la recuperación del entrenamiento en comparación con el almacenamiento en bloque estándar, mediante la paralelización de la persistencia de estado 📑.
• Cifrado en Tránsito: Las actualizaciones de gradientes se cifran mediante proxies de frontera; sin embargo, el impacto criptográfico exacto en la latencia de all-reduce para clusters inter-nodo masivos sigue sin revelarse 🌑.

Directrices de Evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas para los despliegues de 2026:

• Tiempos de Espera Flex-start: Medir la duración media de la cola para solicitudes de TPU v6e de gran huella en zonas regionales, asegurando la alineación con los ciclos de lanzamiento de modelos 🌑.
• Cuellos de Botella en el Ancho de Banda HBM: Validar que las arquitecturas LLM con patrones de atención de alta memoria aprovechen eficazmente el ancho de banda HBM de 1600 GBps de TPU v6e para evitar ciclos de espera por E/S 📑.
• Escalado del Reduction Server: Las organizaciones deben realizar pruebas de estrés de 'all-reduce' al utilizar más de 256 GPUs H200 para determinar el número óptimo de réplicas reductoras según su topología de red específica 🧠.