HPC e IA: a dupla dinâmica da TI

As soluções orientadas por IA amplificam nossa capacidade de enfrentar desafios complexos em grande escala, transformando dados brutos em insights práticos numa rapidez sem precedentes. Ao combinarem os recursos de IA com HPC (computação de alto desempenho), as empresas estão prontas para se beneficiarem de recursos computacionais e analíticos incomparáveis, que abrem caminho para decisões mais precisas, além de mais eficiência e precisão no planejamento. A HPC e a IA aceleram nossos recursos de solução de problemas e, ao mesmo tempo, catalisam inovações revolucionárias em setores como saúde, finanças e transporte.

Casos de uso com HPC e IA

Setores como saúde e genômica há muito tempo usam a HPC em diagnósticos aumentados e análises preditivas de dados. Nas finanças, a HPC auxilia no monitoramento das ações em tempo real e nas negociações automatizadas, a fim de determinar riscos e oportunidades. Já o setor de petróleo e gás usa HPC para identificar reservas, perfurar poços e acelerar a produção.

Em breve, vários outros setores também combinarão os recursos de HPC com IA. As cidades inteligentes usarão machine learning com base na HPC para melhorar a gestão do tráfego, monitorar o uso de energia, controlar a qualidade da água e do ar e simplificar as operações. Organizações de mídia, entretenimento e design usarão HPC para produzir efeitos especiais, simular situações de teste e reduzir os custos de produção.

Vantagens em usar HPC nos volumes de trabalho com IA

São inúmeros os benefícios de se integrarem soluções em HPC e IA. Confira abaixo alguns exemplos de como essa combinação causa um impacto real hoje:

• Treinamento mais rápido dos modelos: a HPC reduz o tempo necessário para treinar modelos de aprendizagem profunda, principalmente em arquiteturas modernas com milhões ou bilhões de parâmetros, levando à implementação mais rápida dos aplicativos com IA.
• Paralelismo e simultaneidade: com a HPC, os pesquisadores treinam simultaneamente várias configurações de modelos, otimizando a recuperação e a precisão.
• Mais precisão: com mais potência computacional, os pesquisadores podem experimentar modelos, arquiteturas e técnicas mais complexos, melhorando o desempenho do modelo.
• Mais flexibilidade: a HPC oferece soluções em armazenamento com alta largura de banda, baixa latência, hierarquias avançadas de memória, caches de alta velocidade e interconexões de rede, acelerando a comunicação na aprendizagem profunda distribuída e nos volumes de trabalho paralelizados com IA.
• Menos custos: a HPC pode treinar modelos com mais rapidez e gerar inovação - isso reduz os custos com a experimentação em períodos curtos, compensando o investimento inicial.
• Desenvolvimento simplificado: os ambientes de HPC promovem inovação e distribuem experts em assuntos de diferentes áreas, abrindo caminho para uma colaboração mais fácil.
• Confiabilidade e tempo de atividade: aplicações críticas em serviços de saúde, finanças e veículos autônomos se beneficiam dos mecanismos de redundância e de tolerância a falhas da HPC, garantindo alto tempo de atividade e confiabilidade.

O futuro da HPC e da IA

Com os avanços tecnológicos, a HPC fica cada vez mais acessível às organizações com orçamento modesto, e a demanda por HPC em aplicativos relacionados a IA só vem aumentando. Mais do que nunca, a HPC e a IA serão obrigadas a gerar crescimento na maioria dos setores. No geral, a integração das tecnologias HPC e IA trazem às empresas resultados mais rápidos e precisos, de modo que elas tomem decisões mais sensatas e tenham um crescimento sustentável.

HPC na nuvem

A computação na nuvem viabiliza a colaboração e a expansibilidade, e traz segurança e facilidade de uso aos experts que acessam arquiteturas de computação complexas. Com isso, os pesquisadores maximizam os investimentos em recursos de computação. De acordo com a Hyperion, o mercado de HPC vem experimentando um enorme crescimento e deve atingir mais de US$ 50 bilhões até 2026. A HPC na nuvem também está em ascensão, com mais consumidores mudando as compras no local para a nuvem.

Espera-se que o mercado de HPC na nuvem pública atinja US$ 11 bilhões até 2026, com uma parcela significativa da receita alocada aos componentes de armazenamento, e os dois terços restantes gastos em instâncias de computação, licenças de software, serviços e outros custos associados à execução do volume de trabalho com HPC.

Ao mesmo tempo, a HPC na nuvem privada é cada vez mais usada em volumes de trabalho intensivo e de memória GPU intensiva. Ela traz benefícios como menos necessidade de grandes ambientes de computação, aquecimento, resfriamento e espaço. As startups e empresas de longa data estão se beneficiando dos menores requisitos de espaço e refrigeração derivados das arquiteturas HPC.

A maioria das empresas descobrirá que uma combinação de soluções em nuvem pública e privada será vantajosa no uso com volumes de trabalho HPC estáticos. A execução de volumes de trabalho de produção 24 horas na nuvem privada pode ser mais econômica, sem abrir mão da capacidade de "burst" e de experimentação rápida associada à nuvem pública.

O uso da nuvem privada traz mais segurança e soberania sobre os dados, pois permite o controle sobre a arquitetura do servidor e do fluxo de dados. Os volumes de trabalho de HPC que não podem ser ajustados custam menos para ser executados na nuvem privada, sendo ela uma opção viável e econômica em determinados casos de uso.

No entanto, as opções de nuvem pública para HPC também trazem vantagens. Na plataforma Rackspace Data Freedom, por exemplo, os usuários podem desagregar o armazenamento dos recursos de computação em nuvem pública, liberando os dados da organização das taxas imprevisíveis e (muitas vezes) substanciais de evasão de dados. Esse arranjo facilita a criação de uma solução híbrida, na qual os dados são compartilhados em várias nuvens públicas de hiperescala e em uma solução em nuvem privada.

A HPC na nuvem pública tem, como benefícios, o baixo custo inicial, a alta disponibilidade e expansibilidade fácil no caso de volumes variáveis de trabalho. Em serviços baseados na nuvem, como Amazon EC2 Elastic Compute Cloud, o Azure Batch da Microsoft e o Cloud HPC Toolkit do Google, os usuários podem personalizar o ambiente HPC. Também são usados serviços de código aberto, como OpenStack, para montar e gerenciar aplicativos de HPC baseados na nuvem.

HPC e as suas iniciativas ecológicas

Muitos presumem que a junção das iniciativas verdes com HPC tem conflitos inerentes, quase todos decorrentes da energia exigida para realizar essas soluções. E essa suposição está correta. Experts na área vêm trazendo algumas questões: esta pesquisa, por exemplo, calcula que a pegada de carbono na vida útil de um grande modelo de processamento de linguagem natural (PLN) equivale à de cinco carros.

Porém, há inúmeras abordagens para lidar com isso. Quanto à infraestrutura, continue priorizando soluções eficientes em refrigeração. Quanto à oferta, prefira fornecedores de energia que usem fontes comprovadamente renováveis. Você também pode aumentar os esforços na redução de carbono em toda a organização, como medir e monitorar sua pegada de carbono, reduzir o consumo do data center ou reavaliar a pegada do seu armazenamento.

O que esperar da HPC no futuro próximo

Olhando para o futuro, esperamos vários novos desenvolvimentos em HPC:

• Computação exascale: o supercomputador Fronter HPE Cray, do Laboratório Nacional de Oak Ridge, foi o primeiro a atingir a escala exaflop, em 2021. Exaflop são sistemas de computação capazes de executar uma operação de um quintilhão vírgula flutuante por segundo.
• Arquiteturas avançadas: inovação contínua na integração de CPUs, GPUs e outros aceleradores, como TPUs e FPGAs. No design baseado em chiplet, os componentes modulares são combinados em um único pacote, simplificando os requisitos de computação distribuída nos grandes modelos de IA.
• Hardware otimizado para IA: mais soluções em HPC apresentam aceleradores de IA em chips e redes, para fins de treinamento e inferência de redes neurais profundas.
• Eficiência energética: conforme já mencionado, com o aumento da potência dos sistemas HPC, surge a necessidade de mais eficiência energética. Algumas medidas contribuirão para soluções mais ecológicas em HPC: usar GPUs de baixa potência, sistemas avançados de refrigeração e fontes de energia renovável; comprimir o número de núcleos em um chip; e desenvolver software e modelos de IA que exijam menos computação.
• Inovações em software: hardware aprimorado e eficiência energética viabilizam o desenvolvimento de um software fácil de usar, além de paradigmas de computação distribuída, permitindo a criação de novas soluções que antes não eram possíveis.
• Computação quântica: espera-se que os avanços no desenvolvimento de qubits tolerantes a falhas levem a sistemas quânticos utilizáveis que podem se integrar ou substituir ambientes HPC tradicionais.

No geral, o futuro da HPC testemunhará avanços no desempenho, eficiência energética, integração da IA e inovação dos softwares, gerando soluções mais eficientes e sustentáveis em computação.

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