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Os gestores e cientistas de dados devem estudar o uso prático do GPU nas operações de negócio e expandir o uso de aplicativos em IA e aprendizado de máquina

Em 13/07/2021

Os gestores e cientistas de dados devem estudar o uso prático do GPU nas operações de negócio e expandir o uso de aplicativos em IA e aprendizado de máquina

O Deep Learning (DL) e o Machine Learning (ML) aplicado à Inteligência Artificial (IA) se tornaram uma área comum de discussão entre gestores, equipes de TI, DevOps e operações de infraestrutura. A tendência é algo que as empresas devem observar por uma série de razões, entre elas o efeito potencial das novas tecnologias na infraestrutura de dados moderna e no desenvolvimento de novos produtos.

Cada vez mais no centro da discussão está a unidade de processador gráfico (GPU). Ela tornou-se uma figura estabelecida no cenário de IA. A GPU aplicado ao Deep Learning, por exemplo, aparece sob a superfície há algum tempo, com um ritmo de desenvolvimento acelerando. 

A GPU aplicado a Inteligência Artificial (IA), ao DL e ML é uma combinação potente de infraestrutura de hardware e software avançado voltada para casos de uso que vão desde o mecanismo de recomendação até o carro autônomo.

As GPUs de hoje têm largura de banda de memória muito alta, o que permite, por exemplo, processar big data em larga escala. Como resultado, essas tecnologias têm afinidade com o tipo de processamento paralelo que o aprendizado profundo requer. Isso é particularmente útil nos estágios de pesquisa, desenvolvimento e criação das empresas.

GPUs continuam a expandir o uso de aplicativos em inteligência artificial e aprendizado de máquina

A Inteligência Artificial é apontada como principal motivo para transformar a produtividade global, padrões de trabalho e estilos de vida e criar uma riqueza enorme. 

De acordo com a empresa de pesquisa Gartner, espera-se que a economia global de IA aumente de cerca de US$ 1,2 trilhão no ano passado para cerca de US$ 3,9 trilhões até 2022, enquanto a  empresa americana de consultoria McKinsey prevê uma atividade econômica global de cerca de US$ 13 trilhões até 2030.

A maior parte do sucesso dos sistemas modernos de IA e ML depende da capacidade de processar grandes quantidades de dados brutos em paralelo, usando hardware otimizado para tarefas. 

Os avanços, na visão computacional, continuam a impulsionar muitos sistemas modernos de IA e ML, acelerando quase todos os domínios da indústria, permitindo que as organizações revolucionem a forma como as máquinas e os sistemas de negócios funcionam: fabricação, direção autônoma, saúde, entre vários outros. 

Quase todos os sistemas hoje, passaram de um paradigma de programação tradicional baseado em regras para um paradigma de Machine Learning orientado a dados em grande escala. 

E, consequentemente, o hardware baseado em GPU desempenha um papel crítico em garantir previsões e classificação de alta qualidade, ajudando a processar grandes quantidades de dados, geralmente na faixa de petabytes ou mais.

As unidades de processamento gráfico desempenham um papel crescente em sua importância. Algumas das áreas mais comentadas em IA e ML são:

  • Direção autônoma

  • Cuidados de saúde / imagens médicas

  • Combate a doenças e desenvolvimento de novos medicamentos

  • Ciências Ambientais / Climáticas

GPUs são otimizadas para muitos frameworks e domínios de computação

A arquitetura geral das GPUs era adequada para o tipo específico de tarefas de computação que estão no centro dos algoritmos de aprendizado profundo. 

No entanto, uma vez que essa sinergia foi totalmente explorada por pesquisadores acadêmicos e demonstrada sem qualquer dúvida, empresas, a exemplo da Nvidia, investiram para desenvolver GPUs de alto desempenho e altamente otimizadas para uma variedade de aplicações.

Eles também se certificaram de que suas soluções de software e firmware sejam constantemente atualizados para se integrarem perfeitamente com estruturas de programação de alto nível modernas, para que milhões de programadores de aplicativos em todo o mundo possa aproveitar o poder das GPUs com esforço mínimo e curva de aprendizado.

Além disso, dependendo da relação entre potência e desempenho, a arquitetura de GPU e memória associada pode ser projetada de forma otimizada visando um host de domínios de computação e de estações de trabalho de desktop usadas em laboratórios acadêmicos a computadores de ponta usados ??em IoT industrial ou carros autônomos. 

Ainda estamos em um estágio inicial na aplicação da inteligência artificial e o uso de GPUs

Algoritmos, bem como hardware, como chips, servidores e centros de dados, ainda estão evoluindo rapidamente, e os CIOs precisam aprender sobre todas as camadas envolvidas na construção de novas soluções e produtos.

GPUs, Inteligência Artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo estão entre vários pontos de inflexão no futuro, já que uma série de novos chips de inteligência artificial estão sendo preparados para casos de uso especiais.

Por enquanto, muitos gestores assistirão à atividade da GPU baseada em Inteligência Artificial como espectadores, não como participantes. Mas ter um interesse real no assunto pode ser uma boa medida, já que o uso de GPU aplicado a IA e demais inovações tecnológicas está se movendo muito rapidamente e pode ter um impacto significativo para o mercado em geral. Sobre a RISC Technology

A RISC Technology, primeira revenda Elite Nvidia na América Latina, atua desde 1999 com a visão de criar novas possibilidades de tecnologia que tragam impactos positivos às empresas.

Nossa equipe é composta por profissionais com o mais alto nível de conhecimento, experiência comprovada e competência para atender o mercado corporativo no desenvolvimento de projetos para solucionar quaisquer necessidades empresariais de tecnologia.

Pela excelência conquistada, a RISC Technology trabalha com as principais referências globais em tecnologia: NVIDIA, Mellanox, Hewlett Packard Enterprise, Veeam, Aruba, Red Hat, Microsoft e VMware.

Partimos da premissa de proteger e preservar os investimentos de nossos clientes, impulsionando o desempenho e alinhando os métodos de TI com a realidade de cada negócio.

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