O Universo de Dados em Crescimento: O Futuro da Inteligência Artificial e das Arquiteturas de Servidores

Universo de Dados em Crescimento

Hoje, a inteligência artificial tornou-se uma parte importante de nossas vidas e continua a se integrar cada vez mais, aumentando seu impacto a cada dia.

Sem dúvida, a tecnologia de inteligência artificial facilita o trabalho dos usuários em muitas áreas e acelera os processos. No entanto, essas facilidades, é claro, têm um custo.

Na era dos dados, a importância dos dados está aumentando progressivamente e os investimentos em tecnologias necessárias para processar esses dados estão crescendo rapidamente. Os conjuntos de dados, que são uma das pedras angulares da tecnologia de inteligência artificial, necessitam de hardware poderoso para funcionar de maneira estável e rápida.

Neste ponto, as GPUs (unidades de processamento gráfico), que podem ser consideradas o 'coração' da inteligência artificial, desempenham um papel crucial em atender às exigências de poder de processamento e desempenho. As CPUs tradicionais (processadores) não conseguem atender a essas altas demandas, levando os investidores a direcionarem cada vez mais para sistemas suportados por GPU. Nesse sentido, os investimentos em infraestruturas focadas em GPU estão crescendo rapidamente e ganhando prioridade para atender às necessidades das aplicações modernas de inteligência artificial.

Conjuntos de Dados Prontos e Modelos Llama

Um dos conjuntos de dados prontos para uso, bem conhecido por entusiastas de inteligência artificial, são os modelos Llama oferecidos pela Meta (Facebook). Esses modelos fornecem soluções adaptadas a diversas necessidades com diferentes níveis de capacidade de dados e requisitos de hardware. Aqui estão as versões principais dos modelos Llama e seus detalhes:

Llama 3.2

1B

• Quantidade de Dados: Contém 1 bilhão de dados.
• Características: Suporte multilíngue. Adequado para computadores pessoais e servidores de baixa escala. Realiza facilmente operações simples.
• Requisitos de Hardware:
  • Mínimo de 2 GB de RAM e 2 GB de GPU são necessários.
  • Pode funcionar de maneira estável apenas com uma CPU, sem GPU.

3B

• Quantidade de Dados: Contém 3 bilhões de dados.
• Características: Oferece suporte multilíngue. Ideal para servidores de média escala e suporta operações mais complexas.
• Requisitos de Hardware:
  • Mínimo de 4 GB de RAM e 4 GB de GPU são necessários.
  • Pode funcionar sem GPU, mas o desempenho diminui consideravelmente e funciona lentamente.

Llama 3.2-Vision

11B

• Quantidade de Dados: Contém 11 bilhões de dados.
• Características: Suporte multilíngue e capacidade de interpretação de imagens. Este modelo está direcionado para necessidades de processamento de dados visuais de nível básico.
• Requisitos de Hardware:
  • Mínimo de 20 GB de RAM e 8 GB de GPU são necessários.
  • Quando executado apenas com uma CPU, o tempo de resposta para uma pergunta pode ser de aproximadamente 5 minutos.

90B

• Quantidade de Dados: Contém 90 bilhões de dados.
• Características: Modelo atual e de nível médio-avançado. Possui capacidades versáteis e oferece amplos campos de aplicação.
• Requisitos de Hardware:
  • Mínimo de 128 GB de RAM e 141 GB de memória GPU são necessários.

Avenire das Arquiteturas de Servidores na Era dos Dados

Com o aumento da quantidade de dados nos conjuntos de dados, os requisitos de RAM e GPU também aumentam paralelamente. Para atender a essas necessidades, a Nvidia desenvolveu placas gráficas de alto desempenho.

Algumas dessas poderosas placas gráficas suportam a funcionalidade de virtualização. Graças a esse recurso, por exemplo, uma placa gráfica de 141 GB pode ser dividida em segmentos em uma plataforma de virtualização como o ESXi e alocada a múltiplos clientes em diferentes faixas de uso. Isso permite um uso mais eficiente dos recursos e oferece soluções escaláveis.

A cada dia, as empresas de servidores estão aumentando rapidamente seus investimentos nesse setor. Na era dos dados, a demanda por servidores suportados por poderosas GPUs está crescendo, especialmente em áreas como inteligência artificial, aprendizado de máquina e análise de grandes dados. Essa situação está incentivando as empresas de servidores a se afastarem das arquiteturas tradicionais de servidores e a se voltarem para sistemas baseados em GPU e de alto desempenho.

As tecnologias de virtualização e particionamento de GPU oferecem às empresas soluções flexíveis e econômicas, ao mesmo tempo em que permitem responder de forma mais rápida e escalável às demandas dos clientes. Portanto, os investimentos das empresas de servidores nessas tecnologias não só fornecem uma vantagem competitiva, mas também aceleram a inovação no setor.

NVIDIA A100 Tensor Core GPU

• Características:
  • Baseado na arquitetura Ampere.
  • 54 bilhões de transistores.
  • 6.912 núcleos CUDA.
  • Opções de memória HBM2 de 40 GB ou 80 GB.

NVIDIA H100 Tensor Core GPU

• Características:
  • Tecnologia de ponta com a arquitetura Hopper.
  • 80 bilhões de transistores.
  • 7.680 núcleos CUDA.
  • 80 GB de memória HBM3.

NVIDIA A40 GPU

• Características:
  • Arquitetura Ampere.
  • 4.608 núcleos CUDA.
  • 48 GB de memória GDDR6.

NVIDIA A30 Tensor Core GPU

• Características:
  • Arquitetura Ampere.
  • 3.840 núcleos CUDA.
  • 24 GB de memória HBM2.

NVIDIA RTX A6000

• Características:
  • Arquitetura Ampere.
  • 10.752 núcleos CUDA.
  • 48 GB de memória GDDR6.

Série NVIDIA Jetson

• Modelos:
  • Jetson AGX Xavier
  • Jetson Xavier NX
  • Jetson Nano

Sistemas NVIDIA DGX

• Modelos:
  • DGX A100
  • DGX Station
• Características:
  • Inclui múltiplas GPUs NVIDIA A100 ou H100.
  • Projetado para computação de alto desempenho e treinamento de inteligência artificial.
  • Oferece soluções integradas de hardware e software.
• Áreas de Aplicação:
  • Pesquisas empresariais em inteligência artificial.
  • Projetos de aprendizado de máquina em larga escala.
  • Ciência de dados e análise.

Série NVIDIA Titan

• Modelos:
  • Titan RTX
  • Titan V
• Características:
  • Núcleos CUDA de alto desempenho.
  • Grande capacidade de memória.
  • Orientado para aprendizado profundo e pesquisa.
• Áreas de Aplicação:
  • Pesquisa e desenvolvimento.
  • Projetos de inteligência artificial e aprendizado profundo.
  • Aplicações que requerem computação de alto desempenho.