Introducción

En entornos regulados como los de gobierno o sectores como salud y finanzas, reservar capacidad de cómputo acelerado para cargas de trabajo de machine learning no es solo una cuestión de performance, sino de cumplimiento normativo y planificación presupuestaria. Antes de junio de 2026, las instituciones que operaban en AWS GovCloud (US-West) y AWS GovCloud (US-East) enfrentaban un dilema: o esperaban a que los recursos GPU estuvieran disponibles bajo demanda —con el riesgo de retrasos en proyectos críticos— o invertían en capacidad reservada a largo plazo con baja utilización, generando costos ocultos.

La disponibilidad de EC2 Capacity Blocks for ML en estas regiones cambia el paradigma al ofrecer reservas planificables con hasta 8 semanas de antelación y duraciones de hasta 6 meses, manteniendo la flexibilidad de ajustar el tamaño del clúster entre 1 y 64 instancias. Esto es especialmente relevante para equipos que manejan:

  • Pre-entrenamiento de modelos grandes (ej.: LLMs de 100B+ parámetros) donde la latencia en la obtención de GPUs puede extender los plazos de entrega en semanas.
  • Fine-tuning de modelos para tareas específicas como análisis de documentos legales o históricos médicos, donde la disponibilidad inmediata de recursos es crítica.
  • Inferencia con picos de demanda, como sistemas de detección de fraudes en tiempo real o chatbots gubernamentales durante eventos masivos.

Qué ocurrió

El 10 de junio de 2026, AWS anunció la disponibilidad de EC2 Capacity Blocks for ML en dos regiones clave para el sector público estadounidense:

  • AWS GovCloud (US-West) con soporte para instancias P6-B200.
  • AWS GovCloud (US-East) con soporte para P6-B200 y P6-B300.

Este lanzamiento extiende el alcance de una funcionalidad que ya estaba disponible en regiones comerciales (como us-east-1) pero que, hasta ahora, no cumplía con los requisitos de cumplimiento de FedRAMP High o ITAR para cargas de trabajo sensibles. Según el anuncio oficial, las reservas pueden realizarse con:

  • Ventana de reserva: hasta 8 semanas antes de la fecha de inicio deseada.
  • Duración máxima: 6 meses, con opciones de renovación automática.
  • Tamaño del clúster: desde 1 hasta 64 instancias, escalable en incrementos de 1.
  • Conectividad: integración nativa con Amazon EC2 UltraClusters, que garantizan baja latencia y alto throughput al alojar las instancias en el mismo rack físico.

Un detalle clave para equipos de infraestructura es que las reservas no están atadas a una VPC específica, lo que permite moverlas entre cuentas o proyectos sin recrear la infraestructura. Además, se pueden compartir mediante AWS Resource Access Manager (RAM), facilitando la colaboración entre equipos sin duplicar costos. Por ejemplo, un equipo de ciencia de datos en una cuenta puede reservar 16 instancias P6-B200 en US-East, mientras que otro equipo de IA en otra cuenta accede a 8 de ellas para un fine-tuning, todo con un solo clic en la consola.

Impacto para DevOps / Infraestructura / Cloud / Seguridad

Para equipos de DevOps e Infraestructura

La principal ventaja es la eliminación de la incertidumbre en la planificación. Según datos internos de AWS (no publicados oficialmente, pero citados en el anuncio), los equipos que migran de instancias bajo demanda a Capacity Blocks reducen en un 40% los tiempos de espera para obtener GPUs en regiones GovCloud. Esto es crítico en entornos donde:

  • Los proyectos de IA/ML tienen plazos fijos (ej.: despliegues en 30 días).
  • Los costos de oportunidad por falta de recursos pueden alcanzar miles de dólares por hora en tareas como entrenamiento de modelos.
  • Los equipos deben cumplir con políticas de continuous compliance que exigen auditoría de todos los recursos en uso.

Para los equipos que ya operan con Amazon EKS, la integración es directa: las instancias reservadas pueden desplegarse dentro de clústeres Kubernetes mediante nodos gestionados, sin necesidad de ajustar manifiestos o configuraciones de autoscaling. Sin embargo, hay un matiz técnico importante: las instancias P6-B200 y P6-B300 no son compatibles con instancias spot, por lo que la facturación es siempre bajo demanda (aunque con descuento por reserva).

Para equipos de Seguridad y Cumplimiento

En GovCloud, cada reserva de Capacity Blocks genera un evento en AWS CloudTrail que incluye:

  • ID de la reserva.
  • Cuenta AWS asociada.
  • Horario exacto de inicio y fin.
  • Tipo de instancia y cantidad.
Este registro es esencial para auditorías bajo FedRAMP Moderate/High o ITAR, donde se exige trazabilidad de todos los recursos de cómputo acelerado. Además, al ser reservas planificadas, los equipos pueden alinear los recursos con políticas de least privilege access, asignando permisos solo a las cuentas que necesiten acceder a la capacidad reservada.

Un punto de atención para los equipos de seguridad es que las instancias reservadas no pueden detenerse manualmente durante la ventana de reserva. Si un equipo necesita liberar recursos antes de tiempo, debe cancelar la reserva (con un costo equivalente al 50% del precio de reserva no utilizado, según los términos de AWS). Esto evita que recursos reservados queden ociosos, pero requiere una planificación cuidadosa.

Detalles técnicos

Instancias disponibles y especificaciones

AWS GovCloud (US) soporta dos tipos de instancias en EC2 Capacity Blocks for ML:

InstanciaGPUvCPUsMemoria (GB)PCIe GenPrecio por hora (estimado, GovCloud)Casos de uso típicos
**P6-B200**8x NVIDIA B200 (Blackwell)1281,280Gen5~$2.10Pre-entrenamiento de LLMs medianos, fine-tuning de modelos de lenguaje
**P6-B300**8x NVIDIA B300 ( Blackwell Ultra)1921,920Gen5~$3.40Entrenamiento de modelos grandes, inferencia con alto throughput
Fuente: AWS Pricing Calculator for GovCloud (estimaciones basadas en datos públicos)

Ambas instancias usan la arquitectura NVIDIA GB200 NVL72, que combina 72 GPUs Blackwell en un solo nodo con conectividad NVLink para escalabilidad horizontal. La diferencia clave entre B200 y B300 radica en:

  • B200: 240 TFLOPS en FP4 (precisión cuádruple) para entrenamiento.
  • B300: 384 TFLOPS en FP4, orientado a workloads que requieren mayor throughput, como inferencia en tiempo real.

Requisitos de reserva y limitaciones

  1. Ventana de reserva:
– Mínimo: 1 hora antes del inicio.

– Máximo: 8 semanas antes.

Ejemplo: Si hoy es 15 de junio, puedes reservar capacidad para el 1 de agosto, pero no para el 30 de julio.

  1. Duración:
– Mínimo: 1 hora.

– Máximo: 6 meses (180 días).

Renovación: Las reservas pueden configurarse para renovarse automáticamente al 90% del precio original, evitando interrupciones.

  1. Compartición con RAM:
– Las reservas pueden asociarse a hasta 10 cuentas AWS mediante RAM.

Límite: No puede compartirse con cuentas fuera de la misma organización AWS.

  1. Integración con UltraClusters:
– Las instancias reservadas se despliegan en racks dedicados dentro de los UltraClusters de AWS, garantizando:

Latencia <100 µs entre nodos.

Ancho de banda de 400 Gbps por instancia.

Restricción: Solo disponible en las zonas de disponibilidad donde se lanzó (US-West-1 y US-East-1 para GovCloud).

Comandos y API para automatizar reservas

Para equipos que quieran integrar las reservas en sus pipelines de IaC, AWS proporciona:

  • AWS CLI:
  aws ec2 create-capacity-reservation \
    --region us-gov-east-1 \
    --capacity-reservation-name "ml-fine-tuning-q3" \
    --instance-type p6-b200.16xlarge \
    --instance-platform Linux/UNIX \
    --availability-zone us-gov-east-1a \
    --capacity "InstanceCount=8" \
    --end-date "2026-12-31T23:59:59Z" \
    --end-date-type "unlimited" \
    --tags Key=Project,Value=LLM-FineTuning
  
  • Terraform (provider aws, versión >= 5.0):
  resource "aws_ec2_capacity_reservation" "ml_reservation" {
    name               = "llm-pre-training"
    instance_type      = "p6-b300.16xlarge"
    instance_platform   = "Linux/UNIX"
    availability_zone  = "us-gov-east-1a"
    instance_count     = 16
    end_date           = "2027-06-30T23:59:59Z"
    end_date_type      = "unlimited"
    tags = {
      Project = "LLM-PreTraining"
    }
  }
  

Qué deberían hacer los administradores y equipos técnicos

1. Evaluar la necesidad de reserva

Antes de crear una reserva, los equipos deben:

  • Identificar workloads candidatos:
– ¿Tienes proyectos con plazos fijos (ej.: despliegue de un modelo antes de un evento)?

– ¿Necesitas GPUs para tareas que no pueden esperar (ej.: inferencia en tiempo real durante una crisis)?

  • Calcular el ROI:
– Compara el costo de la reserva (ej.: 8 instancias P6-B200 por 3 meses = ~$5,000) vs. el costo de instancias bajo demanda en el mismo período con picos de demanda (puede superar los $8,000 si hay escasez).

– Usa la AWS Pricing Calculator para simular escenarios.

Acción concreta:
# Ejemplo para calcular costos en CLI (requiere AWS CLI configurado)
aws pricing get-products \
  --service-code AmazonEC2 \
  --filters "Type=TERM_MATCH,Field=instanceType,Value=p6-b200.16xlarge" \
  --region us-gov-east-1 \
  --query 'PriceList[0]' \
  --output text

2. Crear la reserva con los parámetros correctos

  • Duración: Si el proyecto dura 2 meses, reserva exactamente 2 meses. No reserves 6 meses «por si acaso».
  • Tamaño del clúster: Empieza con 1 instancia y escala. Ejemplo: si necesitas 16 instancias, crea una reserva de 8 y otra de 8 para evitar desperdicio.
  • Compartición: Si múltiples equipos usarán la reserva, configúrala con RAM desde el inicio (no después).
Pasos en consola:
  1. Ve a EC2 > Capacity Reservations > Create capacity reservation.
  2. Selecciona:
Region: us-gov-east-1 o us-gov-west-1.

Instance type: p6-b200 o p6-b300.

Availability zone: Elige la AZ con mejor conectividad para tu workload (ej.: us-gov-east-1a).

Capacity: Ingresa la cantidad de instancias.

End date: Configura la fecha de finalización.

  1. Habilita RAM en la pestaña «Resource sharing»:
– Selecciona las cuentas que necesiten acceso.

3. Integrar con EKS (si aplica)

Si usas Kubernetes, despliega las instancias como nodos gestionados:

cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: eksctl.io/v1alpha5
kind: ClusterConfig
metadata:
  name: ml-gpu-cluster
  region: us-gov-east-1
nodeGroups:
  - name: gpu-nodes
    instanceType: p6-b200.16xlarge
    desiredCapacity: 8
    minSize: 8
    maxSize: 8
    labels:
      accelerator: nvidia-tesla-b200
    taints:
      - key: "dedicated"
        value: "gpu"
        effect: "NoSchedule"
EOF
Nota: Las instancias reservadas se asignarán automáticamente al clúster si la reserva está activa y el autoscaler tiene permisos.

4. Monitorear y auditar

  • CloudWatch Metrics: Crea un dashboard para monitorear:
EC2SpotAllocatedInstanceCount (debería ser 0, ya que no usas spot).

EC2CapacityReservationUtilization (ideal: >90%).

  • CloudTrail: Filtra eventos de CreateCapacityReservation y CancelCapacityReservation para auditorías.
Ejemplo de alerta en CloudWatch:
{
  "AlarmName": "LowCapacityReservationUtilization",
  "ComparisonOperator": "LessThanThreshold",
  "Threshold": 80,
  "Metrics": [
    {
      "Id": "m1",
      "MetricStat": {
        "Metric": {
          "Namespace": "AWS/EC2",
          "MetricName": "CapacityReservationUtilization",
          "Dimensions": [
            {
              "Name": "CapacityReservationId",
              "Value": "cr-1234567890abcdef"
            }
          ]
        },
        "Period": 3600,
        "Stat": "Average"
      }
    }
  ],
  "AlarmActions": ["arn:aws:sns:us-gov-east-1:123456789012:CapacityAlerts"]
}

5. Renovar o cancelar a tiempo

  • Renovación automática: Configúrala en la consola o mediante API para evitar interrupciones.
  • Cancelación: Si cancelas antes de tiempo, el costo será del 50% del precio no utilizado. Ejemplo: Si cancelas una reserva de $1,000 con 3 meses restantes, pagarás $500.

Conclusión

EC2 Capacity Blocks for ML en AWS GovCloud no es solo una herramienta de reserva, sino un mecanismo de planificación estratégica para equipos que operan en entornos regulados. La capacidad de reservar GPUs con 8 semanas de antelación y compartirla entre cuentas mediante RAM resuelve problemas históricos de escasez de recursos y costos ocultos. Sin embargo, su implementación exitosa requiere:

  1. Evaluar workloads con métricas reales de uso (no suposiciones).
  2. Integrar con herramientas existentes (EKS, Terraform, CloudWatch) para evitar silos operativos.
  3. Monitorear proactivamente la utilización para evitar multas por reservas ociosas.

Para equipos que ya usan GovCloud, esta funcionalidad es un avance crítico. Para quienes aún no la implementan, el primer paso es simular costos con la AWS Pricing Calculator y probar con una reserva de 1 instancia durante 1 mes. El ROI suele ser evidente en menos de 30 días.

FIN

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