Inteligência Artificial com uso de HPC ou Edge

Índice:

• 1. AI HPC (High Performance Computing para IA)
• Características
• Objetivo principal
• Exemplos de uso
• Infraestrutura típica
• 2. Edge AI (IA na borda)
• Características
• Exemplos de uso
• Infraestrutura típica
• Relação entre ambos
• Em storage, a diferença também muda
• AI HPC Storage
• Edge Storage

AI HPC e Edge são conceitos relacionados à computação para inteligência artificial, mas atendem necessidades diferentes de processamento, localização dos dados, latência e escalabilidade.

1. AI HPC (High Performance Computing para IA)

AI HPC combina inteligência artificial com infraestrutura de supercomputação de alto desempenho.

Características

• Grande poder computacional
• Uso intenso de GPUs
• Processamento centralizado em datacenters
• Alto consumo de energia
• Redes ultrarrápidas (InfiniBand, 100/200/400GbE)
• Armazenamento extremamente rápido e paralelo

Objetivo principal

Treinar modelos de IA gigantescos e executar cargas pesadas.

Exemplos de uso

• Treinamento de LLMs
• Simulações científicas
• IA generativa
• Pesquisa farmacêutica
• Renderização 3D
• Análise climática
• Visão computacional em larga escala

Infraestrutura típica

• Servidores GPU da NVIDIA
• Clusters com dezenas ou milhares de GPUs
• Storages NVMe paralelos da QNAP, Infortrend ou soluções HPC dedicadas
• Ambientes em Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud

2. Edge AI (IA na borda)

Edge AI executa a inteligência artificial próxima de onde os dados são gerados.

Características

• Processamento descentralizado
• Baixa latência
• Menor dependência da internet
• Equipamentos compactos
• Menor consumo energético
• Respostas em tempo real

Objetivo principal

Executar inferência local rapidamente.

Exemplos de uso

• Câmeras inteligentes
• Carros autônomos
• IoT industrial
• Reconhecimento facial
• Robôs
• Sensores industriais
• Smart cities
• Varejo inteligente

Infraestrutura típica

• Mini PCs industriais
• Appliances compactos GPU
• Equipamentos ARM/x86
• GPUs embarcadas como:
• NVIDIA Jetson
• Intel Movidius
• NAS Edge com IA integrada da QNAP

Relação entre ambos

Na prática, muitas empresas usam os dois juntos:

1. AI HPC treina o modelo
2. Edge AI executa o modelo localmente

Exemplo:

• Um modelo de reconhecimento facial é treinado num cluster HPC com GPUs.
• Depois é implantado em câmeras Edge espalhadas pela empresa.

Em storage, a diferença também muda

AI HPC Storage

Foco em:

• Altíssima velocidade
• Throughput massivo
• Paralelismo
• NVMe
• GPUDirect
• Lustre / BeeGFS / Spectrum Scale

Edge Storage

Foco em:

• Compactação
• Replicação
• Cache local
• Resistência a falhas
• Baixo consumo
• Operação remota