As empresas estão lutando para obter este supercomputador do tamanho de uma galinha


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Achamos que apenas gigantes da tecnologia como Microsoft, Google e IBM podem trabalhar com inteligência artificial, certo? Mas está errado. Como o supercomputador do tamanho de um pint da Nvidia, você mudará de ideia.

As empresas estão lutando para obter este supercomputador do tamanho de um pintinho

Além de instituições de ensino, apenas gigantes da tecnologia como Microsoft, Google e IBM podem trabalhar com inteligência artificial, certo? Mas está errado. Cada vez mais empresas dos mais diversos segmentos apostam neste tipo de projetos. Prova disso vem do DGX-1, supercomputador de inteligência artificial da Nvidia que, com oito meses de mercado, já conquistou quase 100 clientes.

Parece pouco, certo? Mas não é. Estamos falando de um supercomputador com preço oficial de US $ 129 mil. Caro, muito caro. Existem supercomputadores mais baratos no mercado e, se uma empresa decidir montar sua própria máquina para trabalhar com inteligência artificial, provavelmente terá menos custos. Mesmo assim, o DGX-1 está se saindo muito bem nas vendas (para um equipamento tão caro).

Basicamente, o DGX-1 é uma solução completa para inteligência artificial, tanto hardware quanto software. Quando falamos sobre isso, uma sala cheia de servidores vem à mente. Mas o DGX-1 é uma máquina pequena, menor que desktops, e à primeira vista nos faz pensar em um módulo que aumenta o processamento ou armazenamento de dados do data center.

Mas o tamanho não importa. Se você abrir um DGX-1, encontrará oito GPUs Tesla P100 (arquitetura Pascal), cada uma com 16 GB de memória HBM2. O dispositivo também possui dois processadores Intel Xeon, 512 GB de memória DDR4, quatro SSDs 1.92 TB RAID e fonte de alimentação de 3.200 W.

O sistema operacional, uma versão do Ubuntu Server, já vem acompanhado de um software de deep learning e ferramentas de desenvolvimento, só para você ter uma ideia. O pacote é complementado por tecnologias como o NVLink, que permite aos GPUs se comunicarem muito rapidamente, evitando gargalos que existiriam, por exemplo, caso fosse utilizada a interface PCI Express de terceira geração.

Em desempenho, um único DGX-1 pode atingir a marca de 170 teraflops (em FP16). Ainda, o pequeno supercomputador Nvidia tem sido usado com sucesso em aplicações muito complexas.

O MIT Technology Review explica, por exemplo, que os laboratórios Argonne e Oak Ridge estão usando o DGX-1 para pesquisar as causas do câncer e, assim, desenvolver terapias eficazes contra doenças. As duas pesquisas fazem parte do Moonshot, iniciativa que o vice-presidente dos Estados Unidos Joe Biden criou (depois de perder o filho por câncer) para fazer laboratórios e centros de pesquisa trabalharem juntos.

O Fidelity Labs emprega o supercomputador em pesquisas que tentam criar redes neurais que imitam o cérebro humano com a máxima precisão. Outro exemplo vem da SAP, que está usando o DGX-1 em unidades da Alemanha e de Israel para desenvolver software de aprendizado de máquina para clientes.

No geral, o que atraiu empresas em muitos setores não é apenas o poder de processamento do DGX-1, mas também sua proposta de estilo “ligue, use”. Bem, não é assim, mas como o dispositivo está pronto para uso em aplicativos de inteligência artificial, as empresas gastam muito menos tempo configurando servidores, instalando sistemas, ajustando software e assim por diante.

No final das contas, o caro pode sair barato, pelo menos em alguns casos. O Benevolent AI revelou ao MIT Technology Review que gasta mais de US $ 129.000 para ter os mesmos recursos DGX-1 na plataforma Amazon Web Services – isso em apenas um ano.

Tudo indica que é apenas o começo. A Nvidia planeja lançar outros supercomputadores para inteligência artificial já em 2017, embora não tenha dado detalhes sobre as especificações de tais equipamentos. Mas aposto em mais versões de conta. Se o DGX-1 não decepciona nas vendas mesmo que custe uma fortuna, pode-se imaginar o sucesso da empresa se disponibilizar modelos mais acessíveis que possam, por exemplo, atender às necessidades de pequenos negócios ou startups.


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