Logo WhatsApp

BLOG

BLOG

Escolha o chip certo para otimizar o hardware no uso da IA

Em 30/03/2022

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.

 

Sobre a RISC Technology

A RISC Technology 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.

 

Pelo atendimento modelo, transparência de relacionamento e elevada experiência técnica, a RISC Technology oferece soluções completas em infraestrutura com as práticas mais inovadoras do mercado.

 

A melhor experiência em tecnologia ao alcance da sua empresa!

CONTATO

Pin Map Rua Sansão Alves dos Santos, 433 - 7º andar - Brooklin Novo - São Paulo/SP - CEP 04571-090
Logotipo InstagramLogotipo Linkedin