O que é um servidor de IA?
Ao contrário dos servidores tradicionais concebidos para tarefas informáticas de uso geral, como o alojamento de websites ou a gestão de bases de dados, os servidores de IA são sistemas especializados concebidos para lidar com as exigências computacionais específicas das cargas de trabalho de IA.
Estes sistemas de supercomputação foram concebidos para executar algoritmos complexos, processar conjuntos de dados massivos e suportar aplicações como o machine learning, o deep learning e o processamento de linguagem natural com uma velocidade e eficiência notáveis.
Os servidores de IA representam um avanço significativo na infraestrutura informática. Dotados de hardware e software de nova geração otimizados para as tarefas que requerem uma computação específica por IA,
Isto inclui treinar modelos de inteligência artificial para reconhecer padrões em dados e fazer previsões ou decisões em tempo real baseadas em novas entradas. A ascensão dos servidores de IA permitiu que as organizações explorassem a potência da inteligência artificial, transformando dados brutos em informações práticas e automatizando processos que antes eram inimagináveis.
À medida que a IA continua a evoluir, estes servidores estão a tornar-se a espinha dorsal dos avanços tecnológicos modernos, apoiando tudo, desde recomendações personalizadas em plataformas de streaming até diagnósticos médicos que salvam vidas.
Funcionamento dos Servidores de IA
Os servidores de IA funcionam através de uma combinação de hardware potente e software otimizado para gerir os requisitos informáticos mais exigentes das tarefas de IA.
No seu núcleo, estes servidores foram concebidos para processarem grandes quantidades de dados a velocidades rápidas, permitindo o treino e a implementação de modelos de IA.
O processo começa com a ingestão de dados, onde grandes conjuntos de dados são introduzidos no sistema para análise e processamento. Durante o treino, o servidor utiliza algoritmos para identificar padrões e ajustar os parâmetros do modelo para melhorar a precisão. Uma vez treinado, o servidor pode realizar inferências, aplicando os conhecimentos adquiridos a novos dados para previsões ou decisões em tempo real.
A arquitetura de um servidor de IA é diferente da de um servidor tradicional. Dá prioridade a capacidades de processamento paralelo para processar várias tarefas em simultâneo, sendo por isso necessário realizar cargas de trabalho IA que, muitas vezes, envolvem milhares de milhões de cálculos.
GPU vs CPU em servidores de IA
Uma das principais diferenças no design dos servidores de IA reside na escolha entre GPU e CPU como potente unidade de cálculo. Os CPU são processadores de uso geral capazes de processar rapidamente tarefas sequenciais.
Eles destacam-se na gestão de diversos cálculos e são essenciais para a gestão global dos servidores. No entanto, quando se trata do processamento paralelo necessário para as cargas de trabalho IA, os CPU ficam aquém devido ao número limitado de núcleos e à menor largura de banda da memória, que é de cerca de 50 GB/s nos sistemas modernos.
Por outro lado, as GPU foram concebidas especificamente para o processamento paralelo e o "deep learning", com milhares de cores capazes de gerir múltiplos pontos de dados em simultâneo. Isto faz com que sejam ideais para o treino de redes de machine learning neurais profundas, onde tarefas como as operações matriciais são comuns. As principais GPU oferecem uma largura de banda da memória até 7,8 TB/s, uma vantagem crítica para as aplicações de IA com utilização intensiva de dados.
Papel dos aceleradores e da memória de IA
Além das GPU e CPU, os aceleradores de IA, como as TPU, as matrizes de portas de programação campo (FPGA) e os circuitos integrados específicos de aplicações (ASIC) desempenham um papel vital no aumento do desempenho dos servidores de IA.
Estes aceleradores de hardware são adaptados a tarefas específicas de IA, otimizando a velocidade e a eficiência. Por exemplo, as TPU foram concebidas para cargas de trabalho de machine learning, proporcionando uma aceleração maciça para operações com tensores. Graças às suas arquiteturas personalizáveis, os FPGA e ASIC permitem afinar as performances de aplicações especializadas, embora requeiram um cuidadoso planeamento da memória para maximizar a largura de banda.
A otimização da memória é igualmente crítica nos servidores de IA. As cargas de trabalho de IA exigem uma quantidade substancial de memória para gerir grandes conjuntos de dados e modelos complexos. A memória RAM de alta capacidade, muitas vezes com 64 GB ou mais, garante o acesso rápido aos dados durante o processamento, evitando estrangulamentos.
Vantagens dos servidores IA
Os servidores de IA oferecem uma série de vantagens que os tornam indispensáveis para as organizações que tiram partido da inteligência artificial tanto na cloud privada como na cloud pública.
Outra vantagem significativa das soluções de IA é a capacidade de oferecer experiências personalizadas. Os servidores de IA utilizam sistemas de recomendação que adaptam conteúdos, produtos ou serviços a preferências individuais, melhorando a satisfação dos utilizadores.
Os servidores dedicados de IA oferecem vantagens distintas, especialmente para organizações que procuram ambientes robustos e controlados para as suas cargas de trabalho de inteligência artificial, quer estejam em cloud privada ou pública. Ao contrário dos benefícios gerais da IA, estas vantagens decorrem diretamente da natureza especializada do hardware e da infraestrutura.
Uma das principais vantagens é o reforço da segurança e da confidencialidade. Os servidores dedicados de IA garantem que os seus dados sensíveis e modelos de IA proprietários são isolados dos dados de outros utilizadores. Isto reduz o risco de violações e de acesso não autorizado, o que é crítico para as indústrias que lidam com informações confidenciais ou propriedade intelectual.
Além disso, os servidores dedicados oferecem recursos garantidos. Acesso exclusivo à potência de processamento (CPU, GPU, TPU), à memória e ao armazenamento do servidor. Isto elimina o problema do "noisy neighbor", frequentemente encontrado nos ambientes partilhados, onde a execução das suas tarefas IA pode ser afetada pelas exigências dos outros utilizadores. Com recursos dedicados, obtém desempenhos consistentes e previsíveis, garantindo que os seus modelos de IA são treinados e implementados de forma eficiente sem abrandamentos inesperados.
A capacidade de usar o seu próprio software e personalização é outra vantagem significativa. Os servidores dedicados de IA oferecem a flexibilidade necessária para instalar e configurar sistemas operativos, bibliotecas, frameworks e ferramentas específicas, adaptados a todas as suas necessidades de desenvolvimento e implementação de IA. Este nível de personalização é inestimável para otimizar o desempenho, integrar os sistemas existentes e experimentar tecnologias de IA de ponta sem limitações.
Casos de uso dos servidores de IA
Os servidores de IA estão a transformar as indústrias, permitindo uma vasta gama de aplicações que exploram a inteligência artificial. A sua capacidade de processar dados complexos e de executar algoritmos sofisticados torna-os inestimáveis em vários domínios. Desde os cuidados de saúde até ao entretenimento, os servidores de IA estão a progredir na resolução de problemas que requerem uma elevada potência de cálculo e precisão.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O processamento de linguagem natural é uma área chave onde os servidores de IA se excedem. O PLN envolve o desenvolvimento de modelos que compreendem e geram linguagem humana, impulsionando aplicações como chatbots para apoio ao cliente que resolvem pedidos de utilizadores e ferramentas de análise de sentimento financeiro que monitorizam as tendências do mercado.
Os servidores de IA gerem o treino intensivo destes modelos, processando grandes quantidades de texto para melhorar a compreensão da linguagem, permitindo, por exemplo, que uma IA médica transcreva de forma precisa as conversas médico-doente ou que uma IA legal resuma eficazmente documentos jurídicos complexos.
Visão por computador e reconhecimento de imagem
No domínio da visão computacional, os servidores de IA public cloud desempenham um papel crucial em tarefas como o reconhecimento de imagens e a deteção de objetos. Estas aplicações são amplamente utilizadas, por exemplo, nos cuidados de saúde em que os servidores de IA analisam ressonâncias magnéticas para detetar sinais precoces de tumores com alta precisão, ou na fabricação, onde identificam defeitos microscópicos numa linha de produção em tempo real, assegurando o controlo de qualidade. Também apoiam inspeções autónomas de drones a infraestruturas, identificando potenciais problemas em pontes ou linhas elétricas.
Sistemas Autónomos e Robótica
Os servidores de IA são cruciais para o desenvolvimento de sistemas autónomos e robóticos, para os quais a tomada de decisões em tempo real é primordial. Por exemplo, os veículos autónomos contam com servidores de IA para processar dados de sensores vivos e tomar decisões por uma fração de segundo para navegar pelo tráfego urbano complexo em segurança. Na robótica, os servidores de IA treinam modelos que permitem que os robôs industriais executem tarefas de montagem complexas com precisão, ou até mesmo auxiliem os cirurgiões durante operações delicadas, aumentando a precisão e reduzindo erros humanos.
Funcionalidades essenciais de um bom servidor de IA
Um servidor de IA de alta qualidade é definido por várias funcionalidades essenciais que garantem a sua capacidade de satisfazer as exigências das cargas de trabalho de IA. Entre estes, destaca-se o hardware potente, incluindo GPU ou TPU para processamento paralelo, CPU robustas para computação geral e RAM de alta capacidade para gestão de grandes conjuntos de dados.
Soluções de armazenamento rápido, como discos SSD NVMe, também são essenciais para minimizar a latência durante o acesso aos dados. A escalabilidade é outra característica vital, pois permite ao servidor adaptar-se a cargas de trabalho variáveis, desde pequenas experiências a enormes tarefas de treino que envolvem milhões de cálculos.
Os frameworks de IA personalizados são uma característica de um bom servidor de IA, tornando mais eficientes a conceção, o treino e a implementação de modelos, otimizando a interação entre hardware. Estas frameworks asseguram que o servidor pode utilizar os seus recursos de forma eficiente, aumentando assim o desempenho. Além disso, um bom servidor de IA oferece flexibilidade na implementação, suportando configurações locais e baseadas na cloud para satisfazer diferentes necessidades organizacionais. As funcionalidades de segurança, como a encriptação dos dados e o cumprimento das normas da indústria, são essenciais para proteger as informações sensíveis tratadas pelos modelos de IA.
Servidor de IA vs Servidor tradicional
A distinção entre os servidores de IA e os servidores tradicionais reside na sua conceção e finalidade. Os servidores tradicionais são concebidos para tarefas de utilização geral, como o alojamento de websites, a gestão de e-mails ou o armazenamento de dados. Normalmente, dependem das CPU para o processamento e estão otimizadas para tarefas sequenciais com exigências computacionais moderadas. Em contrapartida, os servidores de IA foram concebidos para o cálculo de elevado desempenho, centrando-se no processamento paralelo para tratar os cálculos complexos necessários para as cargas de trabalho de IA.
Escolher o servidor IA adequado à sua carga de trabalho
A seleção de um servidor dedicado baseado em IA requer uma consideração cuidada das necessidades e objetivos específicos dos seus projetos de IA. Para assegurar um desempenho ideal e o retorno do investimento, é necessário ter em conta fatores como o orçamento, o tipo de carga de trabalho e as necessidades de escalabilidade. O servidor correto deverá estar alinhado com as exigências computacionais das suas tarefas, quer envolvam o treino de grandes modelos ou a implementação de aplicações de inferência em tempo real, e proporcionar a flexibilidade necessária para crescer com a sua empresa.
Deep Learning vs Training vs Inferência
A compreensão das diferenças entre deep learning, treino e inferência é crucial na escolha de um servidor de IA. O Deep Learning, um subconjunto do Machine Learning, envolve redes neurais com múltiplas camadas e requer uma potência de cálculo considerável para ser treinado em grandes conjuntos de dados.
O treino consiste em ensinar um modelo a reconhecer padrões através do ajuste dos seus parâmetros, uma tarefa que exige muitos recursos e que é frequentemente executada em clusters de servidores dedicados GPU. A inferência, pelo contrário, aplica o modelo treinado a novos dados para predições, que requerem menos potência de cálculo mas que normalmente exigem uma baixa latência para aplicações em tempo real.
Os servidores para treino dão prioridade à potência de processamento bruta, enquanto que os servidores para inferência podem concentrar-se na eficiência e na velocidade, por vezes utilizando dispositivos Edge ou CPU para modelos mais pequenos.
Servidores de IA no local versus baseados na cloud
Outra decisão essencial é a de implementar servidores de IA nas instalações ou na cloud. Os servidores locais oferecem um controlo total sobre os dados, garantindo a conformidade com regulamentações rigorosas e permitindo uma personalização personalizada.
No entanto, apresentam custos iniciais elevados e limitações de escalabilidade, que requerem um investimento significativo em hardware e manutenção. Inversamente, os servidores de IA baseados na cloud oferecem uma escalabilidade quase infinita e uma eficiência de custos através de preços "pay as you go", com fornecedores a gerir a infraestrutura. São ideais para startups ou organizações com cargas de trabalho variáveis, mas podem representar riscos para a segurança dos dados e um possível aprisionamento tecnológico. As abordagens híbridas, que combinam ambos, permitem equilibrar o controlo e a flexibilidade em função das necessidades específicas.
Servidores OVHcloud e IA
Public Cloud Computing da OVHcloud
Entre as principais funcionalidades do nosso cloud computing incluem-se o self-service, a elasticidade, a faturação limitada e o acesso alargado à rede. Os benefícios incluem flexibilidade, rapidez de implementação, controlo de custos, escalabilidade, segurança robusta e liberdade de localização. A OVHcloud oferece vários modelos de cloud (IaaS, PaaS, SaaS) e opções de implementação (públicas, privadas, híbridas, multicloud), destacando o seu papel na integração da IA para o processamento de dados e a eficiência de custos.
Servidores dedicados Bare Metal da OVHcloud
Ofereça as principais vantagens, incluindo uma entrega rápida de 120 segundos, tráfego ilimitado, escalabilidade e conformidade com normas de segurança como a ISO/IEC 27001. A OVHcloud destaca o desempenho, a disponibilidade e a transparência, com funcionalidades adicionais, como a proteção anti-DDoS e uma rede privada vRack. Estes servidores suportam casos de uso como virtualização, e-commerce e aplicações empresariais.
Servidores dedicados GPU da OVHcloud
As vantagens incluem uma maior eficiência, escalabilidade, controlo total e gestão simplificada das TI. A OVHcloud oferece preços competitivos, uma infraestrutura global, um foco na sustentabilidade e um suporte especializado 24/7. Estes servidores destacam-se pela sua capacidade de processar cálculos complexos, proporcionando um grande aumento do desempenho relativamente aos servidores normais baseados na CPU.