Si gestionas ML en producción, lo has sentido: el correo de compras que dice “el plazo de entrega de GPUs se retrasó otra vez”,
el equipo de modelos que insiste “tiene que ser CUDA” y la persona de finanzas que pregunta por qué tus “servidores commodity”
contienen piezas que se comportan como metales raros.
La pregunta no es si CUDA es bueno (lo es). La cuestión es si la industria puede permitirse que una pila propietaria
sea el sistema operativo por defecto del cómputo acelerado. “Anti-CUDA” suena a meme. No lo es. Es una postura de gestión de riesgos
que poco a poco se convierte en trabajo de ingeniería.
Qué significa “anti-CUDA” en realidad (y qué no)
“Anti-CUDA” es una frase imprecisa. En reuniones corporativas se usa para referirse a tres cosas distintas,
y mezclarlas es la forma de terminar enviando una reescritura en lugar de una estrategia.
Significa reducir el riesgo operativo de un único proveedor
Si tu flota de entrenamiento, flota de inferencia, drivers, imágenes base de contenedor, herramientas de perfilado y
la memoria muscular de los desarrolladores asumen el runtime de un solo proveedor—entonces no estás “usando GPUs.”
Estás ejecutando una plataforma verticalmente integrada que no controlas. Eso puede estar bien. Hasta que no.
Significa exigir portabilidad donde la portabilidad sea realista
La portabilidad no es binaria. Algunas capas pueden ser portables hoy (formatos de modelo, frameworks de alto nivel, patrones de construcción de contenedores),
mientras que otras permanecerán específicas de proveedor durante años (ciertas bibliotecas de kernel, algunos patrones de comunicaciones, perfiles de nicho).
El trabajo anti-CUDA trata en su mayoría de mover el límite de “no portable” a una zona más pequeña y controlada.
No significa reemplazar CUDA por buenas intenciones
Si alguna vez intentaste implantar una “abstracción unificada” en un código donde el presupuesto de rendimiento es real,
conoces el final: todos prometen portabilidad, luego el primer cliente grande quiere rendimiento,
y de repente aparece una vía rápida específica de proveedor… para todo.
Chiste #1: Una “estrategia anti-CUDA” sin benchmarks es como un simulacro de incendio donde todos acuerdan que las escaleras son opcionales.
Por qué CUDA ganó: incentivos, ergonomía y la matemática brutal de las herramientas
CUDA no ganó porque NVIDIA escribió un PDF bonito. Ganó porque la pila era coherente, rápida y agresivamente
productizada de extremo a extremo: compilador, bibliotecas, perfilado, drivers y un modelo mental consistente para desarrolladores.
En términos de operaciones: menos unknown unknowns.
El diferenciador real: bibliotecas y rendimiento predecible
La historia de CUDA no es “escribe kernels.” La mayoría de los equipos en producción no escriben kernels personalizados salvo que tengan que hacerlo.
La historia es cuBLAS, cuDNN, NCCL, TensorRT y el hecho de que la “ruta por defecto” suele ser suficientemente buena
y a veces excelente. Tu plataforma MLOps típica es un grafo de dependencias con opiniones; CUDA es una base con opinión.
Gravedad de los frameworks
PyTorch, TensorFlow, JAX, XGBoost, LightGBM, servidores de inferencia Triton, extensiones C++ personalizadas—estos ecosistemas
se acumularon alrededor de CUDA como la ruta de menor resistencia. Una vez que tus artefactos de modelo, imágenes CI y “nodos dorados”
dependen de CUDA, el coste de cambio se vuelve organizativo más que técnico. Esos son los costes más difíciles de pagar.
Los ecosistemas cerrados ganan cuando eliminan puntos de decisión
Los sistemas abiertos a menudo “ganan” en papel y pierden en el canal de incidentes. El ecosistema cerrado ofrece menos opciones,
que frecuentemente es lo que la producción quiere a las 3 a.m.
Ecosistemas abiertos vs cerrados: dónde vive realmente el lock-in
La gente habla del lock-in como si fuera solo sobre APIs. En la vida real, el lock-in vive en lugares que no aparecen
en los diagramas de arquitectura: versiones de drivers, toolchains de compilador, capas de contenedor, módulos del kernel y la forma exacta de los acantilados de rendimiento.
Cinco capas de “ecosistema”, y cuáles duelen
- Capa hardware: arquitectura de GPU, tamaño de memoria, interconexiones (PCIe, NVLink), soporte SR-IOV/MIG.
- Capa kernel/driver: comportamiento de driver + firmware, compatibilidad de módulos del kernel, dolor de reconstrucción DKMS.
- Capa runtime: runtime CUDA vs ROCm/HIP, descubrimiento de dispositivos, semántica de streams, allocators de memoria.
- Capa biblioteca: kernels GEMM/conv/attention, comunicaciones (equivalentes a NCCL), cadenas de herramientas de cuantización.
- Capa framework/aplicación: PyTorch/XLA/JAX, ops personalizados, motores de inferencia, hooks de monitorización.
“Abierto” ayuda mayormente en la capa framework/aplicación y a veces en la capa runtime. El dolor más profundo suele estar
en drivers y bibliotecas, porque ahí es donde se acuña el rendimiento.
Qué puede comprarte “abierto” de forma realista
Un ecosistema abierto creíble te da:
- Múltiples proveedores compitiendo en rendimiento y suministro.
- Vías de escape más claras cuando los precios o la disponibilidad se disparan.
- Más ojos sobre la corrección del toolchain (a veces), y más opciones de integración downstream.
Lo que no garantiza es que tu modelo corra igual de rápido en todas partes. La portabilidad es fácil.
La portabilidad de rendimiento es la parte cara.
Hechos y contexto histórico que importan en las juntas
No puedes tomar una decisión sobria sobre “anti-CUDA” sin recordar cómo llegamos aquí. Algunos hechos concretos
que siguen apareciendo en discusiones de compras y hojas de ruta:
- CUDA se lanzó en 2006 como plataforma de cómputo de propósito general para GPUs de NVIDIA; es lo suficientemente antigua como para tener folclore operativo.
- OpenCL 1.0 llegó en 2008 con la promesa de portabilidad, pero proveedores y calidad de tooling divergieron pronto.
- cuDNN debutó en 2014 y ayudó a estandarizar los primitivos de deep learning; las bibliotecas, no los compiladores, marcaron el ritmo para la mayoría de los equipos.
- NCCL se convirtió en el estándar para entrenamiento multi-GPU en muchas pilas porque en comunicaciones colectivas “funciona” vence a “es portable.”
- TensorRT cambió el juego de la inferencia al agrupar optimizaciones de grafo + selección de kernels + cuantización en un flujo práctico.
- La trayectoria de ROCm ha sido irregular—periodos de mejora rápida salpicados de fricción en compatibilidad y empaquetado.
- Metal Performance Shaders de Apple mostró otra lección: los ecosistemas cerrados pueden ser extraordinariamente productivos si la plataforma es coherente.
- SYCL maduró como modelo single-source en C++ que puede apuntar a múltiples backends; es serio, pero “serio” no es lo mismo que “dominante.”
- Los ciclos de escasez de GPU cambiaron comportamientos: cuando la oferta es ajustada, la portabilidad deja de ser académica y pasa a ser un plan de continuidad del negocio.
Quién impulsa “anti-CUDA” y por qué ahora
El empuje no es un movimiento único. Es una acumulación de incentivos.
Los proveedores cloud quieren palanca
Si vendes cómputo, no quieres que tu línea de productos sea “lo que un proveedor envíe, cuando lo envíe.”
Así que inviertes en alternativas, capas de compatibilidad y aceleradores diferenciados. No porque odies CUDA,
sino porque margen y cadena de suministro son física real.
Las empresas quieren opcionalidad sin una reescritura
IT empresarial no quiere que le digan “somos una compañía CUDA” de la misma forma que no quiere “somos una compañía de un solo SAN.”
No es ideológico. Se trata de poder de negociación, planificación del ciclo de vida y reducir el radio de explosión de incidentes específicos de proveedor.
Los investigadores quieren menos muros
Academia y comunidades open-source tienden a impulsar estándares abiertos y runtimes portables porque amplía la participación.
Pero la parte difícil sigue siendo la calidad de los kernels. Los estándares no producen automáticamente código rápido.
El gatillo económico: utilización se encuentra con escasez
Cuando las GPUs eran “algo deseable,” podías tolerar ineficiencias. Cuando tu factura de GPUs parece una segunda nómina,
empiezas a medir todo: tiempo de kernel, copias host-dispositivo, solapamiento en comunicaciones y el coste de esperar hardware específico.
Qué se rompe realmente en pilas GPU de producción
En laboratorio, “portabilidad” es mayormente una cuestión de compilación. En producción, es una cuestión de modos de fallo.
Aquí están los puntos críticos que veo repetidamente cuando los equipos intentan diversificar fuera de CUDA o incluso modernizar su pila.
Desajustes driver/runtime
La mayoría de los “apagones de GPU” no son fallos hardware. Son matrices de versiones con bordes afilados:
actualizaciones de kernel, updates de driver, deriva de imágenes base de contenedor o una reconstrucción silenciosa de una extensión CUDA que apunta a la ABI equivocada.
Acantilados de rendimiento que parecen bugs
Pasas de un backend a otro, y de repente un modelo va 3× más lento. Nada falla. Todo “funciona.”
Esta es la categoría peor: pasa las pruebas funcionales y falla el presupuesto.
Colectivos y sorpresas de topología
El entrenamiento multi-GPU a menudo está limitado por la comunicación, no por las matemáticas. La topología de interconexión (complejos raíz PCIe, NUMA,
mallas NVLink) y el comportamiento de la biblioteca colectiva dictan el escalado. Cambia de proveedor y cambias la historia de comunicaciones.
Brechas de observabilidad
CUDA tiene patrones maduros de perfilado y telemetría que muchos equipos ops han interiorizado. Las pilas alternativas pueden tener
contadores distintos, tooling diferente y “gotchas” distintos sobre lo que realmente significa una métrica.
Una cita que debería ir grapada a todo plan de migración: La esperanza no es una estrategia.
— General Gordon R. Sullivan
Tres mini-historias corporativas desde las trincheras
Mini-historia 1: El incidente causado por una suposición errónea
Una empresa SaaS de tamaño medio decidió “hacer la inferencia portable.” El plan sonaba razonable: estandarizar contenedores,
usar PyTorch con un lockfile de dependencias limpio y evitar extensiones CUDA personalizadas. Construyeron una segunda pool de inferencia
usando aceleradores no NVIDIA por coste y disponibilidad.
La suposición errónea fue sutil: asumieron que “sin extensiones personalizadas” significaba “sin binarios específicos de proveedor.”
Pero una dependencia arrastró una biblioteca de rendimiento que se distribuía como wheels precompilados apuntando a un runtime de GPU específico.
CI pasó porque CI corría en CPU. Staging pasó porque staging tenía nodos NVIDIA. Producción en la nueva pool no.
El síntoma fue feo: los pods arrancaban y luego entraban en crash-loop con errores del enlazador dinámico. Los SREs lo trataron al principio como un problema de Kubernetes—
pulls de imágenes, taints de nodo, contextos de seguridad. El fallo real estaba en el sistema de archivos del contenedor: el wheel contenía
binarios que esperaban bibliotecas CUDA que no estaban presentes.
La solución no fue heroica. Reconstruyeron las imágenes con extras explícitos por backend y convirtieron “tipo de backend” en un eje de build de primera clase.
Más importante: añadieron un job de preflight que importaba la pila de modelo y ejecutaba un warmup de un batch en cada clase de nodo.
La lección duradera: portabilidad no es “no escribir CUDA.” Portabilidad es “probar que tu grafo de dependencias no introduce CUDA por una puerta lateral.”
Mini-historia 2: La optimización que salió mal
Un gran equipo de plataforma ML de una empresa persiguió un objetivo limpio: reducir la latencia de inferencia y recortar el gasto en GPU. Activaron compilación agresiva
de grafos y kernels fusionados, pasando sus modelos por un runtime optimizado. Funcionó de maravilla—en una generación de GPU.
Luego compras entregaron un lote mixto: mismo proveedor, distinto stepping de arquitectura. Los motores optimizados estaban cacheados y se reutilizaban
entre nodos porque “una GPU es una GPU,” dijo la pipeline de despliegue. La latencia se disparó y algunas solicitudes empezaron a expirar.
La causa raíz fue invalidación de caché, el villano clásico con mejor marketing. Los artefactos de motor eran específicos de arquitectura.
En las GPUs “nuevas,” el runtime caía en rutas más lentas o pasaba demasiado tiempo recompilando en la primera petición, convirtiendo p99 en una pesadilla.
Lo arreglaron indexando las cachés por propiedades del dispositivo (compute capability, versiones de driver/runtime) y calentando motores durante el despliegue,
no bajo carga de clientes. También dejaron de tratar la optimización como una acción única y empezaron a considerarla un contrato de compatibilidad.
La lección para la charla anti-CUDA: en el momento en que optimizas para una pila, creas un contrato implícito. Hazlo explícito o te morderá.
Mini-historia 3: La práctica aburrida pero correcta que salvó el día
Una compañía de servicios financieros operaba clusters GPU multi-tenant. Nada sofisticado, solo un flujo constante de entrenamiento de modelos y inferencia por lotes.
Querían opcionalidad: NVIDIA para entrenamiento pesado, aceleradores alternativos para cierta inferencia y aceleración ETL.
Su arma secreta no fue un compilador ingenioso. Fue gobernanza aburrida: cada clase de nodo GPU tenía una “imagen dorada” fijada con
una combinación kernel, driver y runtime de contenedor probada. Los cambios se enviaban por una pool canaria con smoke tests automatizados:
descubrimiento de dispositivo, un benchmark GEMM simple, una prueba de comunicaciones y una ejecución mínima de inferencia.
Una semana, una actualización de seguridad del kernel rompió las compilaciones DKMS para una clase de nodo. La pool canaria lo detectó de inmediato; producción nunca lo vio.
Retrasaron el despliegue, aplicaron una actualización de driver recomendada por el proveedor y procedieron.
La lección: la diversificación es sobrevivible cuando tu disciplina de plataforma es real. Sin ella, “anti-CUDA” se convierte en “desarrollo guiado por incidentes.”
Tareas prácticas: comandos, salidas y decisiones (12+)
Esta es la parte que la mayoría de los documentos estratégicos omiten: qué hacer realmente en un martes cuando la flota está lenta, falla o está siendo migrada.
Abajo hay tareas concretas con comandos realistas, salidas de ejemplo y la decisión que tomas a partir de ellas.
Estos ejemplos asumen hosts Linux y una mezcla de Kubernetes y metal desnudo. Ajusta a tu gusto, pero mantiene la intención.
Tarea 1: Confirmar visibilidad de GPU (NVIDIA)
cr0x@server:~$ nvidia-smi -L
GPU 0: NVIDIA A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-2a3c...)
GPU 1: NVIDIA A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-8f19...)Qué significa: El driver puede enumerar dispositivos. Si esto falla, nada por encima importa.
Decisión: Si faltan GPUs, para y arregla driver/kernel/hardware antes de tocar frameworks.
Tarea 2: Comprobar el emparejamiento y salud driver/runtime
cr0x@server:~$ nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.14 Driver Version: 550.54.14 CUDA Version: 12.4 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| 0 A100-SXM4-40GB On | 00000000:41:00.0 Off | 0 |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+Qué significa: El driver está cargado; la versión de CUDA reportada es la máxima soportada por el driver, no necesariamente la que usa tu contenedor.
Decisión: Si los contenedores llevan userland CUDA más nuevo que lo que soporta el driver del host, espera errores de runtime. Fija o actualiza deliberadamente.
Tarea 3: Validar descubrimiento de dispositivo ROCm (AMD)
cr0x@server:~$ rocminfo | head -n 12
ROCk module is loaded
=====================
HSA System Attributes
=====================
Runtime Version: 1.14
System Timestamp Freq.: 1000.000000MHz
Signal Max Wait Duration:18446744073709551615 (0xffffffffffffffff) (ns)Qué significa: El runtime ROCm puede hablar con el driver del kernel y la capa HSA.
Decisión: Si ROCk/HSA no está sano, no culpes al modelo. Arregla módulos del kernel, firmware y combinaciones distro/kernel soportadas.
Tarea 4: Comprobar utilización de GPU y si estás bound por cómputo o por entrada
cr0x@server:~$ nvidia-smi dmon -s pucvmet -d 1 -c 5
# gpu pwr gtemp mtemp sm mem enc dec mclk pclk rxpci txpci fb bar1
# Idx W C C % % % % MHz MHz MB/s MB/s % %
0 215 62 - 18 12 0 0 1215 1410 120 30 40 1
0 220 63 - 19 13 0 0 1215 1410 110 28 41 1Qué significa: Baja utilización SM con PCIe bajo sugiere que tu GPU está infraalimentada por la CPU/dataloader o esperando sincronización.
Decisión: Si SM es bajo, no compres más GPUs. Perfila pipeline de entrada, pinning de CPU y tamaño de batch primero.
Tarea 5: Confirmar topología PCIe y localidad NUMA
cr0x@server:~$ nvidia-smi topo -m
GPU0 GPU1 CPU Affinity NUMA Affinity
GPU0 X NV1 0-31 0
GPU1 NV1 X 0-31 0Qué significa: Las GPUs están conectadas vía NVLink (NV1) y comparten el mismo nodo NUMA/afinidad CPU.
Decisión: Si las GPUs están en diferentes nodos NUMA, fija procesos y dataloaders apropiadamente o espera fallos de escalado “misteriosos.”
Tarea 6: Detectar throttling de CPU que se disfraza de lentitud GPU
cr0x@server:~$ lscpu | egrep 'Model name|CPU\(s\)|Thread|NUMA node'
Model name: AMD EPYC 7543 32-Core Processor
CPU(s): 64
Thread(s) per core: 2
NUMA node(s): 2Qué significa: Tienes múltiples nodos NUMA; el tráfico de memoria entre nodos puede perjudicar dataloaders y copias host-dispositivo.
Decisión: Si el pipeline de entrada es sensible a CPU/NUMA, aplica pinning de CPU/memoria en tu orquestador.
Tarea 7: Comprobar el device plugin de Kubernetes y recursos asignables
cr0x@server:~$ kubectl describe node gpu-worker-12 | sed -n '/Allocatable:/,/Events:/p'
Allocatable:
cpu: 62
memory: 503842Mi
nvidia.com/gpu: 8
pods: 110Qué significa: El nodo anuncia GPUs al scheduler; si muestra 0, el device plugin/stack de driver está roto.
Decisión: Si los GPUs asignables son incorrectos, arregla el aprovisionamiento del nodo antes de depurar pods.
Tarea 8: Verificar que un contenedor pueda acceder a la GPU (test de integración runtime)
cr0x@server:~$ docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.3.2-base-ubuntu22.04 nvidia-smi -L
GPU 0: NVIDIA A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-2a3c...)
GPU 1: NVIDIA A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-8f19...)Qué significa: El runtime de contenedor está correctamente cableado para passthrough de GPU y la imagen tiene herramientas userland compatibles.
Decisión: Si esto falla, tu problema es integración runtime/driver de contenedor, no tu aplicación.
Tarea 9: Detectar dependencias CUDA ocultas en wheels de Python
cr0x@server:~$ python3 -c "import pkgutil,sys; import torch; print(torch.version.cuda); print(torch.cuda.is_available())"
12.1
TrueQué significa: Tu build de PyTorch está habilitada para CUDA y detecta la GPU.
Decisión: Si apuntas a un backend no CUDA, deja de distribuir builds con CUDA por defecto; separa artefactos por backend.
Tarea 10: Confirmar que NCCL puede inicializar y ver interfaces esperadas
cr0x@server:~$ env | egrep 'NCCL|CUDA' | head
NCCL_DEBUG=INFO
NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0Qué significa: Tu entorno está configurado para ayudar a NCCL a elegir la NIC correcta y emitir logs accionables.
Decisión: Si el entrenamiento multi-nodo es inestable, activa debug de NCCL y verifica la selección de NIC antes de culpar “la red.”
Tarea 11: Medir latencia de disco y sistema de ficheros que pueden dejar a las GPUs sin datos
cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
18.21 0.00 2.91 9.44 0.00 69.44
Device r/s rkB/s rrqm/s %rrqm r_await rareq-sz w/s wkB/s w_await aqu-sz %util
nvme0n1 420.0 65536.0 0.0 0.00 6.20 156.0 110.0 8192.0 1.10 3.50 98.0Qué significa: %util alto y r_await en aumento indican saturación del dispositivo de almacenamiento; los dataloaders sufrirán jitter.
Decisión: Si iowait es no trivial y el disco está al límite, arregla el staging/caching de datasets antes de afinar kernels.
Tarea 12: Validar throughput de red y pérdida de paquetes (realidad entrenamiento multi-nodo)
cr0x@server:~$ ip -s link show dev eth0 | sed -n '1,8p'
2: eth0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc mq state UP mode DEFAULT group default qlen 1000
link/ether 52:54:00:12:34:56 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
RX: bytes packets errors dropped missed mcast
9876543210 8123456 0 12 0 12345
TX: bytes packets errors dropped carrier collsns
8765432109 7345678 0 0 0 0Qué significa: Paquetes RX descartados pueden arruinar el rendimiento de colectivas y causar timeouts que parecen “problemas de GPU.”
Decisión: Si los drops suben bajo carga, investiga colas de NIC, MTU, control de congestión y configuración del switch.
Tarea 13: Revisar logs del kernel por resets de GPU y eventos tipo Xid
cr0x@server:~$ sudo dmesg -T | egrep -i 'nvrm|xid|amdgpu|gpu reset' | tail -n 8
[Mon Jan 21 10:12:03 2026] NVRM: Xid (PCI:0000:41:00): 79, GPU has fallen off the bus.
[Mon Jan 21 10:12:04 2026] nvidia: GPU 0000:41:00.0: GPU recovery action changed from 0x0 to 0x1Qué significa: Problemas de hardware, alimentación, firmware o integridad PCIe. Esto no es un “bug de framework.”
Decisión: Aísla el nodo, revisa alimentación/cableado/BIOS/firmware y considera RMA si es recurrente.
Tarea 14: Identificar fragmentación de memoria GPU y presión de asignación
cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=memory.total,memory.used,memory.free --format=csv
memory.total [MiB], memory.used [MiB], memory.free [MiB]
40960 MiB, 39812 MiB, 1148 MiBQué significa: Estás cerca del límite; pueden aparecer fallos de asignación o comportamientos tipo paging que se manifiestan como picos de latencia.
Decisión: Reduce batch size, habilita mejor planificación de memoria o asigna un modelo por GPU en lugar de multiplexar.
Tarea 15: Verificar configuración MIG (si se usa)
cr0x@server:~$ nvidia-smi -i 0 -q | sed -n '/MIG Mode/,/GPU Instance/p'
MIG Mode
Current : Enabled
Pending : EnabledQué significa: MIG está habilitado; tus dominios de rendimiento y de fallo son ahora “instancias”, no GPUs enteras.
Decisión: Asegura que la programación, monitorización y planes de capacidad sean conscientes de MIG; de lo contrario malinterpretarás utilización y saturación.
Playbook de diagnóstico rápido: qué comprobar primero/segundo/tercero
Cuando alguien dice “las GPUs están lentas,” normalmente describe uno de cuatro cuellos de botella: cómputo, ancho de banda de memoria,
pipeline de entrada o comunicación. No adivines. Haz triage como un SRE.
Primero: ¿El dispositivo está sano y es visible?
- Ejecuta
nvidia-smiorocminfo; comprueba dispositivos faltantes. - Revisa logs del kernel por resets, errores de bus y panic de drivers.
- Si hay errores: aísla el nodo. No “reintentes hasta que pase.”
Segundo: ¿Estamos infrautilizando la GPU?
- Usa
nvidia-smi dmon(o equivalentes del proveedor) para observar utilización SM y de memoria. - Si SM es bajo: sospecha dataloader, pinning de CPU, tamaños de batch pequeños, puntos de sincronización u overhead de Python.
- Si la memoria está alta pero SM es bajo: sospecha kernels limitados por memoria o implementaciones pobres de fusión/attention.
Tercero: ¿El sistema está alimentando la GPU (almacenamiento, CPU, PCIe)?
- Revisa
iostat -xzpor saturación de disco ympstatpor iowait de CPU. - Confirma topología PCIe y afinidad NUMA; fija procesos en consecuencia.
- Verifica tasas de transferencia host-dispositivo (contadores PCIe rx/tx como señal burda).
Cuarto: Si es multi-GPU o multi-nodo, ¿es la comunicación el limitador?
- Busca pérdidas de red, retransmisiones y saturación de NIC.
- Activa logs de NCCL debug (o equivalente) y confirma selección de interfaz.
- Valida la topología: presencia de NVLink, diseño de switches PCIe y localidad NUMA.
Quinto: Solo entonces discute opciones de portabilidad “anti-CUDA”
Si no puedes medir de forma fiable dónde se consume el tiempo en tu pila actual, migrar pilas amplificará el caos.
La portabilidad es una característica. La observabilidad es un prerrequisito.
Errores comunes: síntoma → causa raíz → solución
Estos son los reincidentes cuando los equipos persiguen metas “anti-CUDA” o incluso solo intentan ejecutar flotas GPU mixtas.
Cada entrada es suficientemente específica para actuar.
1) “Funciona en staging pero se cae en la nueva pool de GPUs”
Síntoma: Errores de importación, bibliotecas compartidas faltantes, instrucción ilegal o fallos de inicialización en runtime.
Causa raíz: Dependencia binaria específica de proveedor oculta (wheels, extensiones, motores de inferencia) construida para CUDA o para otra arquitectura.
Solución: Separa artefactos de build por backend; añade un preflight por clase de nodo que importe y ejecute un warmup de un batch en cada pool objetivo.
2) “Mismo modelo, mismo código, 2–5× más lento en backend alternativo”
Síntoma: Sin errores, solo rendimiento terrible.
Causa raíz: Brecha de madurez en kernels/bibliotecas (GEMM/attention), rutas rápidas por layout de memoria distintas, falta de fusión o soporte de precisión subóptimo.
Solución: Benchmarks de primitivos (GEMM/attention) por separado; ajusta configuraciones del modelo (precisión, ops fusionadas); acepta tuning por backend como parte del contrato.
3) “Entrenamiento multi-nodo se cuelga aleatoriamente”
Síntoma: Procesos atascados en all-reduce; timeouts; un rank se queda atrás.
Causa raíz: NIC equivocada seleccionada, pérdida de paquetes, mismatch de MTU o mismatch de topología entre hosts.
Solución: Fija comunicaciones a la NIC correcta, valida contadores de enlace y ejecuta microbenchmarks de comunicaciones en la misma imagen de contenedor con la que entrenas.
4) “Actualizaciones de driver siguen rompiendo nodos Kubernetes”
Síntoma: Nodo pasa a NotReady tras parche de kernel; GPUs desaparecen de los recursos asignables.
Causa raíz: Fallo de reconstrucción DKMS o incompatibilidad kernel-driver; deriva de imágenes entre grupos de nodos.
Solución: Usa imágenes doradas fijadas por clase de nodo; rollouts canarios; trata kernel+driver+runtime como una unidad.
5) “p99 se dispara tras habilitar compilación/optimización”
Síntoma: Cold-start o recompilación ocasional bajo carga; fallos de caché.
Causa raíz: Caché de motor indexada demasiado libremente; artefactos reutilizados entre combos de dispositivo/driver incompatibles.
Solución: Indexa cachés por propiedades del dispositivo y versiones de runtime; calienta durante el despliegue; guarda artefactos por clase de nodo.
6) “Utilización GPU baja pero CPU también baja”
Síntoma: Todo parece inactivo; el rendimiento sigue siendo malo.
Causa raíz: Overhead de sincronización, kernels pequeños, overhead de Python o transferencias host-dispositivo excesivas.
Solución: Perfila timeline; aumenta batch size; fusiona ops; traslada preprocesado a GPU; reduce transferencias.
Chiste #2: Las abstracciones neutrales al proveedor son geniales hasta que necesitas un profiler específico del proveedor para entender por qué la abstracción neutral es lenta.
Listas de verificación / plan paso a paso
Si quieres una postura real de “anti-CUDA”—es decir, opcionalidad sin outages autoinfligidos—hazlo por etapas.
Trátalo como migrar backends de almacenamiento: no empiezas reescribiendo la aplicación, empiezas definiendo interfaces,
midiendo rendimiento y controlando el despliegue.
Paso 1: Define qué debe ser portable vs qué puede ser específico de proveedor
- Portable: formato de modelo (cuando sea posible), API de servicio, esquemas request/response, tests CI, arnés de benchmark.
- Permitido específico de proveedor: motores de inferencia, fusiones de kernel, bibliotecas de comunicaciones, profilers de bajo nivel.
- Regla: lo específico de proveedor está bien si es modular y medible.
Paso 2: Haz de “clase de nodo” un concepto de primera clase
- Etiqueta explícitamente pools por tipo de acelerador, interconexión, tamaño de memoria y versiones de driver/runtime.
- Deja de desplegar “una imagen para todo” salvo que puedas probarlo.
- Registra matrices de compatibilidad en código (CI) en vez de hojas de cálculo (esperanza).
Paso 3: Construye una pipeline de artefactos consciente del backend
- Crea tags de contenedor separados por backend (y por versión mayor de runtime si es necesario).
- Ejecuta smoke tests específicos de backend: descubrimiento de dispositivo, inferencia de un batch, chequeo de throughput, prueba de presión de memoria.
- Falla los builds cuando se cuelen wheels incorrectos.
Paso 4: Establece un arnés de benchmarks que refleje producción
- Mide p50/p95/p99, no solo throughput promedio.
- Incluye comportamiento cold-start y calentamiento de caché.
- Usa los mismos tamaños de batch, longitudes de secuencia y preprocesado que el tráfico de producción.
Paso 5: Adopta multi-proveedor solo donde la economía funcione
- Entrenamiento: lo más difícil de portar por comunicaciones y expectativas de madurez de kernel.
- Inferencia: a menudo más fácil si toleras builds de motores por backend y algo de tuning.
- Batch/ETL: buen candidato si los primitivos son estándar y las restricciones de latencia son más suaves.
Paso 6: Despliega como un SRE, no como un manifiesto
- Canary en nuevas pools con cortes reales de tráfico.
- Define umbrales de rollback automatizados en tasa de error y latencia tail.
- Mantén una pool “conocida-buena” lista mientras aprendes los nuevos modos de fallo.
Preguntas frecuentes
1) ¿Existe realmente un movimiento coordinado “anti-CUDA”?
No en el sentido de una sola organización con un plan unificado. Lo que existe es una convergencia de incentivos:
presión de costes, restricciones de suministro y deseo de palanca negociadora. El resultado parece un movimiento.
2) ¿“Abierto” significa automáticamente “portable”?
No. Los estándares abiertos ayudan la portabilidad, pero la portabilidad en producción depende de drivers, empaquetado, bibliotecas y disciplina de testing.
Puedes tener APIs abiertas y aún así tener acantilados de rendimiento específicos de proveedor.
3) ¿Cuál es la barrera técnica más grande para dejar CUDA?
La madurez de las bibliotecas y la profundidad del tooling. El código a nivel de framework a menudo puede correr en otro sitio con algo de trabajo,
pero igualar la calidad de kernel de CUDA para tu carga de trabajo específica es lo difícil.
4) ¿Debería apostar por una sola capa de portabilidad como SYCL u OpenCL?
Apuesta por una arquitectura, no por un eslogan. Usa capas de portabilidad donde ayuden, pero mantén vías de escape para rutas optimizadas por proveedor.
Tu objetivo es opcionalidad operacional, no pureza ideológica.
5) ¿Es más fácil diversificar la inferencia que el entrenamiento?
Normalmente sí. La inferencia puede tolerar compilación de motores por backend y suele ser menos sensible a colectivas multi-nodo.
El entrenamiento es donde aparecen primero las comunicaciones y los casos límite de kernel.
6) ¿Qué debería estandarizar para reducir el lock-in sin perder rendimiento?
Estandariza las interfaces: API de modelo, contratos de servicio, arneses de build/test y definiciones de clase de nodo.
Permite implementaciones específicas de proveedor detrás de esas interfaces cuando te aporten rendimiento real.
7) ¿Cómo evito dependencias CUDA ocultas?
Trata la resolución de dependencias como un problema de cadena de suministro. Construye imágenes por backend, ejecuta cheques en tiempo de importación
y ejecuta un warmup de un batch en GPU para cada clase de nodo en CI o preproducción.
8) ¿Cuál es la razón más común por la que fallan los proyectos “anti-CUDA”?
Empiezan como reescrituras. Los que tienen éxito empiezan como controles operativos: arneses de benchmark, pinning de imágenes,
rollouts canarios y backends modulares. La portabilidad se gana con disciplina.
9) ¿Puedo obtener beneficios de anti-CUDA sin cambiar proveedor de hardware?
Sí. Incluso dentro de flotas solo NVIDIA puedes reducir el lock-in haciendo builds reproducibles, indexando cachés correctamente
y evitando acoplar tu producto a una sola combinación driver/runtime.
Conclusión: qué hacer la próxima semana, no la próxima década
¿Habrá un verdadero empuje anti-CUDA? Sí, pero no se parecerá a una exodus masiva. Se parecerá a compras pidiendo opciones,
equipos de plataforma construyendo pipelines conscientes del backend y SREs exigiendo clases de nodo reproducibles porque están cansados de la ruleta de drivers.
CUDA seguirá dominante en el futuro cercano porque no es solo una API—es un ecosistema de producción con bibliotecas y tooling maduros.
La acción práctica no es “luchar contra CUDA.” La acción práctica es dejar de permitir que CUDA sea una dependencia no examinada.
Siguientes pasos que puedes ejecutar
- Inventaria tu grafo de dependencias en busca de binarios específicos de GPU e identifica dónde CUDA es requerido implícitamente.
- Define clases de nodo y fija combinaciones kernel/driver/runtime por clase con rollouts canarios.
- Construye un arnés de benchmark que mida latencia tail y comportamiento cold-start, no solo throughput.
- Separa artefactos de contenedor por backend y añade warmups de preflight en cada pool objetivo.
- Elige una carga de trabajo (a menudo inferencia) como piloto de portabilidad y trátala como un servicio respaldado por SLO, no como un proyecto de investigación.
La opcionalidad no es gratis. Pero tampoco lo es quedarse atrapado.