As pessoas falam da revolução da Inteligência Artificial (IA), na qual os computadores estão sendo usados para criar modelos derivados de dados que têm uma precisão preditiva melhor do que a humana.
O resultado final foi uma adoção explosiva da tecnologia que também gerou uma série de desenvolvimentos científicos, de software e hardware extraordinários. A IA mostrou que as máquinas estão aqui não apenas para analisar números, mas nos ajudar a tomar decisões complexas melhores e mais informadas.
Usar IA para tomar decisões melhores e mais informadas, bem como decisões autônomas, significa que conjuntos de dados maiores e mais complexos estão sendo usados. E, para que isso seja possível, é preciso que o poder computacional acompanhe esse crescimento de dados.
A convergência entre IA e poder computacional
A revolução trazida pelo Big Data mudou o cenário empresarial na última década. O uso de quantidades massivas de dados para guiar as decisões empresariais representou uma oportunidade de inovação e crescimento para as empresas. No entanto, ferramentas de processamento de dados tradicionais se mostraram inadequadas para lidar com os desafios impostos pelo Big Data.
Com o tempo, percebeu-se que era impossível para o olho humano processar essas grandes quantidades de dados e extrair, sozinho, as informações relevantes para o trabalho, crescendo a necessidade de novos algoritmos de Inteligência Artificial que pudessem vasculhar e organizar os dados para que os humanos pudessem usá-los.
Isso levou a uma combinação entre Deep Learning e unidades de processamento gráfico (as famosas GPUs), que possibilitaram uma rápida sucessão de avanços em visão computacional, reconhecimento de voz, processamento de linguagem natural e robótica, só para nomear alguns.
Em apenas alguns anos, a curadoria de conjuntos de dados de alta qualidade para projetar modelos de IA, as arquiteturas de IA aprimoradas e as novas técnicas para aprimorar o desempenho do Deep Learning levaram ao rápido desenvolvimento de ferramentas de IA que superam significativamente outras ferramentas de processamento de dados em muitas tarefas.
Tudo isso levou à convergência da IA e da computação de alta performance, o High-Performance Computing, ou HPC.
High-Performance Computing: o que é?
O High-Performance Computing (HPC) permite que as empresas escalem computacionalmente para construir algoritmos de IA que podem tirar proveito de grandes volumes de dados. Com mais dados, vem a necessidade de computação com ótimas especificações de desempenho. Isso está levando à convergência de HPC e IA, desencadeando uma nova era.
Comparado aos servidores tradicionais ou nuvem, o HPC é bastante diferente em termos de custo, poder computacional, especificações e arquitetura. Aqui estão alguns casos de uso em que o HPC está sendo usado:
- Desenvolver, redesenhar e modelar produtos;
- Analisar grandes conjuntos de dados;
- Conduzir projetos de pesquisa em grande escala.
Um sistema HPC consiste em centenas a milhares de servidores físicos, cada um equipado com processadores poderosos. Todos os servidores atuam como um, com centenas de milhares de nós para realizar uma tarefa específica. Esses sistemas personalizados podem ser usados no local ou até mesmo fornecidos por meio da nuvem.
Escalabilidade é a chave para a IA e o HPC, para que as empresas possam lidar com os desafios de big compute e big data que enfrentam e criar sentido a partir da riqueza de dados medidos que agora estão disponíveis para elas.
Como a convergência entre IA e HPC pode beneficiar as empresas
O HPC é um cluster de sistemas trabalhando juntos perfeitamente como uma unidade para atingir as metas de desempenho — como processamento de dados e realização de cálculos complexos em altas velocidades. A análise de dados com a IA requer alto poder computacional para aplicativos específicos que levaram à inovação da computação de alto desempenho.
Como os sistemas de IA são projetados de forma a processar tantos dados, eles precisam ser executados em hardware otimizado com capacidade para realizar trilhões de cálculos por segundo ou mais. É aqui que o HPC e a IA convergem, uma vez que o HPC utiliza densos clusters de computador em sincronia entre si para executar o IA mais avançado.
Por exemplo, muitos grandes bancos estão aproveitando a IA em sistemas HPC em novas abordagens — processando grandes conjuntos de dados em alta velocidade para reconhecer e prevenir transações fraudulentas. As conexões são otimizadas para garantir que os clusters funcionem rapidamente e em sincronia. Para lidar com a densidade dos componentes, o fornecimento de energia e o resfriamento devem ser melhorados consideravelmente.
Como convergir a IA e HPC na sua empresa
Até bem recentemente, as despesas operacionais e de aquisição eram um grande obstáculo para a implantação da infraestrutura de HPC em muitas organizações, pois as empresas não podiam determinar se os benefícios de uma implantação de HPC justificariam as despesas sem gastar dinheiro para instalar o sistema primeiro.
Isso mudou, agora que as nuvens oferecem HPC e serviços semelhantes aos da HPC que podem ser usados como uma rampa de acesso relativamente barata para fazer testes. Os serviços pré-pagos oferecidos pelas principais nuvens dão às organizações a chance de realizar uma análise de benefícios da implantação de cargas de trabalho HPC sem a necessidade de grandes investimentos iniciais de capital.
As empresas que decidem continuar usando HPC, no entanto, muitas vezes acham financeiramente vantajoso eventualmente mover uma grande parte de suas operações de HPC no local, tanto para ter mais controle sobre as cargas de trabalho quanto porque cargas de trabalho de alta computação na nuvem podem ser caras.
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