{"id":18938,"date":"2026-07-14T17:08:32","date_gmt":"2026-07-14T09:08:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oscoo.com\/?p=18938"},"modified":"2026-07-14T17:08:34","modified_gmt":"2026-07-14T09:08:34","slug":"why-do-ai-need-ram-and-ssd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/news\/why-do-ai-need-ram-and-ssd\/","title":{"rendered":"\u00bfPor qu\u00e9 la IA necesita RAM y SSD?"},"content":{"rendered":"
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La ejecuci\u00f3n de cargas de trabajo de IA depende tanto de la memoria (RAM) como de unidades de estado s\u00f3lido (SSD)<\/span><\/a>, que act\u00faan, respectivamente, como espacio de trabajo inform\u00e1tico en tiempo real y como almac\u00e9n 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 qu\u00e9 velocidad se ejecuta, mientras que el SSD influye en el tiempo de arranque del modelo y en la eficiencia de la alimentaci\u00f3n 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 raz\u00f3n fundamental por la que el actual auge de la IA ha provocado un aumento de la demanda de chips de memoria y almacenamiento.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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El papel fundamental de la memoria RAM en la IA<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La memoria act\u00faa 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 alimentaci\u00f3n. En el \u00e1mbito de la IA, la memoria desempe\u00f1a tres funciones fundamentales.<\/p>

  1. Residencia modelo.<\/span><\/strong>\u00a0Ya se trate de un chatbot o de una herramienta de generaci\u00f3n de im\u00e1genes, un modelo de IA debe cargarse por completo en la memoria durante la ejecuci\u00f3n para que el procesador pueda acceder a \u00e9l r\u00e1pidamente. 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.<\/span><\/li>
  2. Temporal<\/span> almacenamiento de variables intermedias.<\/span><\/strong>\u00a0Durante el entrenamiento de los modelos de IA, se generan enormes cantidades de datos ef\u00edmeros, entre los que se incluyen los valores de activaci\u00f3n de cada capa, los gradientes calculados y los par\u00e1metros 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 tama\u00f1o, el volumen de datos intermedios suele superar con creces el de los propios pesos del modelo.<\/span><\/li>
  3. Almacenamiento en b\u00fafer para el preprocesamiento de datos.<\/span><\/strong>\u00a0Antes de ser enviados a la GPU, los datos de entrenamiento deben someterse a procesos de aumento, normalizaci\u00f3n, agrupaci\u00f3n 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 as\u00ed costosos recursos de c\u00e1lculo.<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Adem\u00e1s de la capacidad, el ancho de banda de la memoria es igualmente fundamental.\u00a0<\/span>La corriente dominante actual Memoria DDR5<\/span><\/a> Los m\u00f3dulos pueden alcanzar hasta 51,2 GB\/s por m\u00f3dulo y, con configuraciones multicanal, el ancho de banda total del sistema puede superar f\u00e1cilmente los 400 GB\/s.<\/span>, lo que garantiza un flujo constante de datos hacia la GPU.\u00a0<\/span>En el tercer trimestre de 2025, la penetraci\u00f3n de la DDR5 en el mercado de los servidores hab\u00eda superado los 90%.<\/span>, lo que la convierte en la opci\u00f3n predominante indiscutible para los centros de datos y los cl\u00fasteres de entrenamiento de IA. Un ancho de banda insuficiente provocar\u00e1 un cuello de botella incluso en las GPU m\u00e1s potentes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    El papel fundamental de los SSD en la IA<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Los SSD son dispositivos de almacenamiento persistente que conservan a largo plazo todos los datos est\u00e1ticos relacionados con la IA. En comparaci\u00f3n con los tradicionales unidades de disco duro (HDD)<\/span><\/a>, Los SSD ofrecen velocidades de lectura y escritura aleatorias cientos de veces m\u00e1s r\u00e1pidas y una latencia extremadamente baja, lo cual es fundamental para las cargas de trabajo de IA.<\/p>

    1. El almacenamiento de archivos de modelos es el uso m\u00e1s b\u00e1sico de los SSD.<\/strong> Los modelos grandes m\u00e1s habituales en la actualidad tienen un tama\u00f1o 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 par\u00e1metros 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.<\/span><\/li>
    2. El rendimiento en la lectura del conjunto de datos de entrenamiento es a\u00fan m\u00e1s crucial.<\/strong> 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 n\u00famero de lecturas aleatorias de archivos peque\u00f1os, que es precisamente donde los discos duros (HDD) tienen dificultades. Los discos duros solo pueden gestionar unas cien lecturas aleatorias por segundo,\u00a0<\/span>mientras que los SSD PCIe 4.0 m\u00e1s habituales del mercado suelen ofrecer m\u00e1s 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, m\u00e1s de 20 000 veces la cifra de los discos duros (HDD)<\/span>. Si los datos de entrenamiento se almacenan en un disco duro (HDD), la utilizaci\u00f3n de la GPU puede caer por debajo de 20%, y la mayor parte del tiempo se dedicar\u00e1 a esperar a que se carguen los datos.<\/span><\/li>
    3. El guardado de puntos de control durante el entrenamiento tambi\u00e9n depende de los SSD.<\/strong> Para evitar perder el progreso en caso de que se interrumpa el entrenamiento, el sistema guarda peri\u00f3dicamente los estados del modelo, y cada operaci\u00f3n 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.<\/span><\/li>
    4. En los centros de datos de IA a gran escala, los SSD tambi\u00e9n sirven como nivel de datos activos.<\/strong> 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 hist\u00f3ricas y los datos inactivos a los que se accede con poca frecuencia se transfieren a unidades HDD m\u00e1s econ\u00f3micas o a bibliotecas de cintas, lo que permite alcanzar un equilibrio entre rendimiento y coste.<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      C\u00f3mo funcionan juntos<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Los sistemas de IA utilizan una pir\u00e1mide de almacenamiento jer\u00e1rquica: cuanto m\u00e1s alto es el nivel, mayor es la velocidad, menor es la capacidad y mayor es el coste por unidad.<\/p>