As empresas atualmente precisam avaliar
as opções de hardware antes de considerar como utilizar software e produtos de
inteligência artificial (IA).
Essa avaliação de hardware precisa
incluir requisitos de memória e processamento, verificando se são necessárias
CPUs convencionais ou GPUs e chips de IA mais especializados.
Sua escolha inicial em hardware, e mais
importante, sua seleção de chips, afetará sua estratégia de IA de longo prazo.
Para ajudar na definição do melhor
dispositivo, separamos informações importantes a serem consideradas no processo
de aquisição.
As CPUs alimentam a
maioria das tarefas básicas de computação de uma máquina
Antes que unidades de processamento
especializadas, como GPUs, ganhassem força no campo de machine learning
(ML), as CPUs faziam a maior parte do trabalho pesado. No entanto, um
dos fatores mais importantes na escolha de hardware otimizado para IA é a
velocidade de processamento.
Uma máquina baseada em CPU pode levar
mais tempo do que uma baseada em GPU para treinar modelos de IA porque tem
menos núcleos e não aproveita o processamento paralelo da mesma forma que as
GPUs.
Agora, desenvolvedores e fornecedores
estão criando CPUs multicore e aceleradores de camadas, softwares que priorizam
trabalhos de aplicativos específicos e alocam recursos de computação de acordo
com a necessidade, sobre CPUs existentes para aumentar o desempenho, a
velocidade de processamento e a memória. Mas eles ainda geralmente não
conseguem igualar o poder de processamento das GPUs.
Adicionar aceleradores às CPUs
multicore nem sempre é ideal para IA. Se uma empresa deseja executar deep
learning e redes neurais de nível avançado ou simplesmente possui máquinas
dedicadas para executar IA sem a necessidade de processamento de uso geral, um
sistema de GPUs pode funcionar a seu favor.
As GPUs são
otimizadas para renderizar gráficos e imagens, mas têm velocidade e poder
computacional para suportar IA
Se uma empresa sabe que sua estratégia
de IA inclui redes neurais avançadas e algoritmos de IA, a escolha de um
processador de chip de CPU exigiria vários aceleradores para corresponder à
velocidade de processamento rápido e multicore de uma GPU.
O padrão atual do setor é construir seu
sistema de IA usando GPUs. As GPUs são otimizadas para renderizar gráficos e
imagens, mas têm velocidade e poder computacional para suportar IA, aprendizado
de máquina e desenvolvimento de redes neurais.
Embora para cargas de trabalho de
aprendizado de máquina clássicas, as CPUs geralmente sejam suficientes para
executar tarefas de deep learning com uso intensivo de computação, as
empresas precisam considerar GPUs e hardware avançado específico de IA.
O ajuste de parâmetros e as interações
constantes que o aprendizado profundo exige significam que o alto poder de
processamento e a taxa de processamento mais rápida são necessários para os
grandes tamanhos de amostra de dados e o tamanho do próprio modelo de
aprendizado profundo.
Se houver funções
para CPUs e GPUs, os desenvolvedores podem se perguntar onde cada uma delas se
encaixa ao construir sua infraestrutura de hardware otimizada para IA.
O ponto fundamental aqui, consiste na
avaliação de seus objetivos de aprendizado de máquina, inteligência artificial
e a criação de sua infraestrutura de hardware para corresponder às
necessidades.
Se você deseja uma estratégia básica de
IA, escolher CPUs com aceleradores e software conforme necessário pode ser suficiente
para alimentar a computação de uso geral de sua máquina e uma carga de trabalho
leve de IA.
Se você deseja desenvolver IA para machine
learning, a escolha de GPUs provavelmente fornecerá os melhores resultados.
As GPUs, por serem relativamente novas nos casos de uso de IA corporativa,
podem ficar caras. Mas, se você deseja treinar seus modelos de aprendizado
profundo e IA, a eficiência de processamento e a velocidade das GPUs pode valer
a pena.
Apesar da variedade de opções de
hardware, escolher o melhor hardware para sua empresa é otimizar recursos
computacionais, criar metas realistas e reconhecer qual software você precisa
suportar.
A infraestrutura geralmente não é
otimizada para compartilhar recursos com eficiência entre todas as diferentes
equipes de IA, cientistas de dados e engenheiros que trabalham em diferentes
tarefas de aprendizado profundo.
Isso significa que as empresas
geralmente acabam gastando muito mais dinheiro em computação, enquanto o machine
learning leva ainda mais tempo devido à alocação e utilização de GPU abaixo
do ideal.
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