La ejecución de cargas de trabajo de IA depende tanto de la memoria (RAM) como de unidades de estado sólido (SSD), que actúan, respectivamente, como espacio de trabajo informático en tiempo real y como almacén de datos de alta velocidad. Ninguno de los dos es prescindible. La capacidad de la RAM determina si un modelo de IA se puede cargar sin problemas y a qué velocidad se ejecuta, mientras que el SSD influye en el tiempo de arranque del modelo y en la eficiencia de la alimentación de datos durante el entrenamiento. Cuanto mayor es el modelo de IA, mayores son las exigencias tanto de capacidad como de velocidad. Esta es la razón fundamental por la que el actual auge de la IA ha provocado un aumento de la demanda de chips de memoria y almacenamiento.
El papel fundamental de la memoria RAM en la IA
La memoria actúa como una zona de almacenamiento temporal de datos de alta velocidad entre el procesador y el almacenamiento permanente, con velocidades de lectura y escritura entre decenas y cientos de veces superiores a las de los SSD, aunque los datos se pierden cuando se corta la alimentación. En el ámbito de la IA, la memoria desempeña tres funciones fundamentales.
- Residencia modelo. Ya se trate de un chatbot o de una herramienta de generación de imágenes, un modelo de IA debe cargarse por completo en la memoria durante la ejecución para que el procesador pueda acceder a él rápidamente. Si la memoria no tiene capacidad suficiente para albergar el modelo completo, el sistema se ve obligado a leer y escribir constantemente en el SSD, lo que ralentiza el rendimiento hasta diez veces y, en casos graves, puede impedir que el programa se inicie.
- Temporal almacenamiento de variables intermedias. Durante el entrenamiento de los modelos de IA, se generan enormes cantidades de datos efímeros, entre los que se incluyen los valores de activación de cada capa, los gradientes calculados y los parámetros de estado del optimizador. Estos datos se leen y escriben repetidamente a lo largo del ciclo de entrenamiento y deben residir en una memoria de alta velocidad para garantizar la eficiencia del entrenamiento. En el caso de los modelos de lenguaje de gran tamaño, el volumen de datos intermedios suele superar con creces el de los propios pesos del modelo.
- Almacenamiento en búfer para el preprocesamiento de datos. Antes de ser enviados a la GPU, los datos de entrenamiento deben someterse a procesos de aumento, normalización, agrupación en lotes y otros pasos de preprocesamiento en memoria. Una capacidad de memoria insuficiente puede paralizar el flujo de datos, lo que obliga a la GPU a permanecer inactiva mientras espera los datos, desperdiciando así costosos recursos de cálculo.
Además de la capacidad, el ancho de banda de la memoria es igualmente fundamental. La corriente dominante actual Memoria DDR5 Los módulos pueden alcanzar hasta 51,2 GB/s por módulo y, con configuraciones multicanal, el ancho de banda total del sistema puede superar fácilmente los 400 GB/s., lo que garantiza un flujo constante de datos hacia la GPU. En el tercer trimestre de 2025, la penetración de la DDR5 en el mercado de los servidores había superado los 90%., lo que la convierte en la opción predominante indiscutible para los centros de datos y los clústeres de entrenamiento de IA. Un ancho de banda insuficiente provocará un cuello de botella incluso en las GPU más potentes.
El papel fundamental de los SSD en la IA
Los SSD son dispositivos de almacenamiento persistente que conservan a largo plazo todos los datos estáticos relacionados con la IA. En comparación con los tradicionales unidades de disco duro (HDD), Los SSD ofrecen velocidades de lectura y escritura aleatorias cientos de veces más rápidas y una latencia extremadamente baja, lo cual es fundamental para las cargas de trabajo de IA.
- El almacenamiento de archivos de modelos es el uso más básico de los SSD. Los modelos grandes más habituales en la actualidad tienen un tamaño que oscila entre decenas y cientos de gigabytes, y cada vez que se inicia el programa es necesario cargar el modelo completo desde el almacenamiento a la memoria. Cargar un modelo de 70 mil millones de parámetros desde un disco duro convencional (HDD) puede llevar varios minutos, mientras que un SSD NVMe de alto rendimiento puede reducir ese tiempo a unas decenas de segundos.
- El rendimiento en la lectura del conjunto de datos de entrenamiento es aún más crucial. El entrenamiento de la IA toma muestras aleatorias de ejemplos del conjunto de datos para formar lotes, una carga de trabajo que se caracteriza por un gran número de lecturas aleatorias de archivos pequeños, que es precisamente donde los discos duros (HDD) tienen dificultades. Los discos duros solo pueden gestionar unas cien lecturas aleatorias por segundo, mientras que los SSD PCIe 4.0 más habituales del mercado suelen ofrecer más de 1 000 000 de IOPS en lecturas aleatorias, y las unidades PCIe 5.0 de gama alta pueden alcanzar hasta 2 000 000 de IOPS, más de 20 000 veces la cifra de los discos duros (HDD). Si los datos de entrenamiento se almacenan en un disco duro (HDD), la utilización de la GPU puede caer por debajo de 20%, y la mayor parte del tiempo se dedicará a esperar a que se carguen los datos.
- El guardado de puntos de control durante el entrenamiento también depende de los SSD. Para evitar perder el progreso en caso de que se interrumpa el entrenamiento, el sistema guarda periódicamente los estados del modelo, y cada operación de escritura ocupa entre varios GB y decenas de GB. Las bajas velocidades de escritura alargan los intervalos entre los puntos de control y reducen la eficiencia general del entrenamiento.
- En los centros de datos de IA a gran escala, los SSD también sirven como nivel de datos activos. Los datos de entrenamiento a los que se accede con frecuencia y los modelos activos se almacenan en unidades SSD, mientras que las copias de seguridad históricas y los datos inactivos a los que se accede con poca frecuencia se transfieren a unidades HDD más económicas o a bibliotecas de cintas, lo que permite alcanzar un equilibrio entre rendimiento y coste.
Cómo funcionan juntos
Los sistemas de IA utilizan una pirámide de almacenamiento jerárquica: cuanto más alto es el nivel, mayor es la velocidad, menor es la capacidad y mayor es el coste por unidad.
- En la parte superior se encuentra la VRAM de la GPU o Memoria de gran ancho de banda (HBM), que contiene los datos que se están calculando en este momento: el más rápido, pero con la menor capacidad.
- El segundo nivel es la memoria RAM del sistema, que almacena los datos que se van a procesar a continuación y todos los resultados intermedios: Un poco más lento, pero con una capacidad mucho mayor.
- El tercer nivel lo constituyen los SSD NVMe, que albergan los modelos y conjuntos de datos a los que se accede con mayor frecuencia: De nuevo más lento, pero capaz de alcanzar grandes capacidades.
- En la parte inferior se encuentran los discos duros y las cintas para las copias de seguridad inactivas a largo plazo: Es el más lento, pero tiene el menor coste por gigabyte.
Los datos fluyen de forma ordenada entre estos niveles. Al inicio del entrenamiento o de la inferencia, los pesos del modelo se cargan desde los SSD a la RAM del sistema. Durante el cálculo, los datos del lote actual se transfieren desde la RAM a la VRAM de la GPU. Una vez que la GPU ha completado su trabajo, los resultados se vuelven a escribir en la RAM y, a continuación, se guardan periódicamente en los SSD. Un cuello de botella en el rendimiento en cualquier nivel ralentizará todo el sistema, por lo que la actualización de un sistema de IA suele requerir un enfoque integral. Cambiar únicamente la tarjeta gráfica y mantener la memoria y el almacenamiento antiguos solo reportará beneficios muy limitados.
Directrices de configuración para distintos escenarios
Los distintos casos de uso de la IA tienen requisitos de memoria y SSD muy diferentes. La siguiente tabla ofrece configuraciones recomendadas basadas en configuraciones típicas en 2026.
| Caso de uso | Memoria RAM recomendada | Capacidad recomendada del SSD |
|---|---|---|
| Inferencia local para un modelo de lenguaje grande (LLM) de 7 mil millones de parámetros | 32 GB o más | 512 GB o más |
| Inferencia local para un modelo de lenguaje grande (LLM) de 13 mil millones de parámetros | 64 GB o más | 1 TB o más |
| Uso diario de la IA para la generación de imágenes | 32 GB o más | 1 TB o más |
| Entrenamiento y ajuste fino de modelos pequeños y medianos | 64 GB o más | SSD NVMe PCIe 4.0 de 2 TB o más |
| Entrenamiento de modelos grandes con varias GPU en un único nodo | De 256 GB a 512 GB | Un SSD NVMe de nivel empresarial de 8 TB o más |
| Servidor de IA de clase de centro de datos | De 1 TB a 4 TB de DDR5 | SSD de nivel empresarial de 30 TB o más |
