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O pequeno supercomputador para IA da Nvidia é um sucesso de vendas

O DGX-1 vendeu cerca de 100 unidades em menos de um ano. É uma quantia interessante para uma máquina que custa US$ 129 mil.

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14 semanas atrás
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Nvidia DGX-1

Além de instituições de ensino, só gigantes de tecnologia como Microsoft, Google e IBM conseguem trabalhar com inteligência artificial, certo? Errado. Há cada vez mais empresas dos mais diferentes segmentos apostando em projetos do tipo. Prova disso vem do DGX-1, supercomputador para inteligência artificial da Nvidia que, com oito meses de mercado, já conquistou quase 100 clientes.

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

O que explica esse sucesso? Basicamente, o fato de o DGX-1 ser uma solução completa para inteligência artificial, tanto em termos de hardware quanto de software.

Quando a gente fala no assunto, logo vem à mente uma sala cheia de servidores. Mas o DGX-1 é uma máquina pequena, menor que muitos desktops, e que na primeira olhada nos faz pensar em um módulo que incrementa o processamento ou o armazenamento de dados de um datacenter.

Mas tamanho não é documento. Se você abrir um DGX-1, encontrará ali dentro oito poderosas GPUs Tesla P100 (de arquitetura Pascal), cada uma com 16 GB de memória HBM2. O equipamento conta também com dois processadores Intel Xeon, 512 GB de memória DDR4, quatro SSDs de 1,92 TB em RAID 0 e fonte de alimentação de 3.200 W.

O DGX-1 foi anunciado em abril

O DGX-1 foi anunciado em abril

O sistema operacional, uma versão do Ubuntu Server, já vem acompanhado de software de aprendizagem profunda e ferramentas de desenvolvimento, só para você ter ideia. O pacote é complementado com tecnologias como NVLink, que permite que as GPUs se comuniquem de maneira bastante rápida, evitando gargalos que existiriam, por exemplo, se a interface PCI Express de terceira geração fosse usada.

Eis o resultado: no desempenho, um único DGX-1 pode alcançar a marca de 170 teraflops (em FP16). Tenho minhas dúvidas se toda essa capacidade é suficiente para rodar Crysis, em contrapartida, o pequeno supercomputador da Nvidia tem sido empregado com sucesso em aplicações bastante 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 a doença. Ambas as pesquisas fazem parte do Moonshot, iniciativa que o vice-presidente dos Estados Unidos Joe Biden criou (depois de perder o filho para o câncer) com o intuito de fazer laboratórios e centros de pesquisa trabalharem juntos.

Já o Fidelity Labs emprega o supercomputador em pesquisas que tentam criar redes neurais que imitam com o máximo de precisão o cérebro humano. Outro exemplo vem da SAP, que está usando o DGX-1 nas unidades da Alemanha e Israel para desenvolver softwares de aprendizagem de máquina para clientes.

De modo geral, o que tem atraído empresas de diversos ramos não é apenas a capacidade de processamento do DGX-1, mas também a sua proposta no estilo “ligou, usou”. Bom, não é assim, mas como o equipamento já vem pronto para ser usado em aplicações de inteligência artificial, as empresas gastam muito menos tempo configurando servidores, instalando sistemas, ajustando softwares e por aí vai.

Nvidia DGX-1

No final das contas, o caro pode sair barato, pelo menos em alguns casos. A BenevolentAI revelou ao MIT Technology Review que gastaria mais do que US$ 129 mil para ter os mesmos recursos do DGX-1 na plataforma Amazon Web Services — isso em apenas um ano.

Tudo indica que é só o começo. A Nvidia planeja lançar outros supercomputadores para inteligência artificial já em 2017, embora não tenha dado detalhes sobre as especificações desses equipamentos. Mas eu aposto em versões mais em conta. Se o DGX-1 não decepciona em vendas mesmo custando uma fortuna, é de se imaginar o sucesso que a companhia terá se disponibilizar modelos mais acessíveis que poderiam, por exemplo, atender às necessidades de empresas de pequeno porte ou startups.

  • Carlos Alex

    “170 teraflops (em FP16)” 😮

  • Victor Gabriel

    ” Tenho minhas dúvidas se toda essa capacidade é suficiente para rodar Crysis” VOCÊS SÃO FODA KKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK

    • ²He

      Em Ubuntu Server, acho que não roda ainda =X

  • ochateador

    Se fosse um supercomputador com AMD Radeon daria para ser auto-sustentável ?

  • Pedro Veloso

    Da pra rodar Minecraft?

  • Gabriel B.R.

    Imagine quantos golpes custaria essa criança.

  • Mario Junior ✓ᵛᵉʳᶦᶠᶦᵉᵈ

    Especificações mais detalhadas:

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    Só corrigindo a série da CPU, que é v4 e não v3.