AI server: O que é servodor de IA

Servidor de IA (AI server) é um tipo de servidor es­pe­ci­al­mente projetado para treinar um modelo de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial. Ele costuma ter com­po­nen­tes de software e hardware mais poderosos que os ser­vi­do­res tra­di­ci­o­nais.

Por que usar um servidor de IA?

Servidor de IA é um tipo especial de servidor projetado para executar apli­ca­ções que envolvem in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial (IA) e apren­di­zado de máquina (machine learning). Ele é equipado com hardwares e softwares avançados para atender aos re­qui­si­tos com­pu­ta­ci­o­nais dos modelos de IA. Ao contrário de ser­vi­do­res comuns, que costumam ser usados em tarefas com­pu­ta­ci­o­nais básicas e hos­pe­da­gens de sites ou bancos de dados, AI servers são oti­mi­za­dos para processar grandes conjuntos de dados e realizar cálculos complexos.

Quais são os re­qui­si­tos de hardware de um servidor de IA?

O hardware de um AI server é um fator essencial para seu nível de de­sem­pe­nho e efi­ci­ên­cia. As apli­ca­ções de IA exigem muitos recursos de com­pu­ta­ção e memória, o que significa que elas precisam dispor de hardwares es­pe­cí­fi­cos. Os com­po­nen­tes mais im­por­tan­tes são:

• Unidades de pro­ces­sa­mento gráfico (GPUs): GPUs são es­sen­ci­ais para processar fluxos de dados paralelos, que são ne­ces­sá­rios para treinar modelos de apren­di­zado profundo (deep learning).
• Unidades centrais de pro­ces­sa­mento (CPUs): CPUs poderosas são im­por­tan­tes para realizar cálculos gerais e ad­mi­nis­trar o servidor.
• RAM: O AI server requer muita memória RAM para processar grandes conjuntos de dados de forma eficiente e minimizar os tempos de acesso à memória. É preciso dis­po­ni­bi­li­zar pelo menos 64 GB, mas a re­co­men­da­ção costuma ser de 128 GB ou mais.
• Memória: Trabalhos que envolvem in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial exigem muita memória. Os modelos de IA usam vários conjuntos de dados durante o trei­na­mento. Por isso, é essencial ter HDD ou SSD su­fi­ci­en­tes.
• Placas de rede: Uma conexão de rede de alto de­sem­pe­nho é ne­ces­sá­ria para a co­mu­ni­ca­ção dentro da rede do dis­po­si­tivo.

Quais são os re­qui­si­tos de software de um servidor de IA?

Em um AI server, contar com os softwares certos é tão im­por­tante quanto ter o hardware adequado, pois apli­ca­ções es­pe­cí­fi­cas são ne­ces­sá­rias para treinar e executar modelos de IA.

• Sistema ope­ra­ci­o­nal: Você precisa de um sistema ope­ra­ci­o­nal capaz de gerenciar os recursos de hardware. Dis­tri­bui­ções Linux, como Ubuntu, CentOS e Debian, são escolhas comuns que suportam fra­meworks de IA de forma nativa.
• Fra­meworks de IA: Todo AI server precisa de ambientes es­pe­cí­fi­cos para funcionar com in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial e apren­di­zado de máquina. Ten­sor­Flow, PyTorch e Keras são opções es­pe­ci­al­mente populares.
• Bi­bli­o­te­cas de software: Bi­bli­o­te­cas de software como NumPy e Pandas são ne­ces­sá­rias para programar modelos de IA.
• Modelos de IA: Modelos de IA são programas que de­sem­pe­nham tarefas de IA. Eles são treinados de diversas formas para obter os melhores re­sul­ta­dos possíveis.

Como um AI server funciona?

AI servers funcionam por meio do pro­ces­sa­mento e da análise de grandes volumes de dados. O objetivo deles é usar machine learning ou deep learning para treinar modelos capazes de fazer previsões, tomar decisões baseadas em novos dados ou, no caso da IA ge­ne­ra­tiva, produzir re­sul­ta­dos. A operação de um AI server pode ser dividida nas seguintes etapas:

1. Preparar os dados: Primeiro, os dados exigidos pelo modelo de IA são coletados, limpos e salvos no formato certo.
2. Treinar o modelo: Em seguida, o algoritmo é treinado com os dados que você preparou ou com dados de trei­na­mento. Este passo exige recursos de com­pu­ta­ção subs­tan­ci­ais, pois o algoritmo faz a iteração por dados e ajusta seus pa­râ­me­tros para obter os melhores re­sul­ta­dos possíveis. Por esse motivo, o trei­na­mento pode levar horas ou até dias.
3. Avaliar o modelo: O modelo treinado é executado em um conjunto de dados separado (dados de teste) para avaliar seu nível de de­sem­pe­nho e precisão.
4. Im­ple­men­tar o modelo: Por fim, o modelo é trans­fe­rido ao ambiente de produção onde ele poderá ser usado para fazer previsões de novos dados.

Close

Quais são as vantagens de um AI server?

O uso de um AI server traz diversas vantagens para as empresas. Es­pe­ci­al­mente em casos nos quais sites e fer­ra­men­tas de IA, AIaaS e IA na nuvem não são su­fi­ci­en­tes em termos de de­sem­pe­nho e fun­ci­o­na­li­dade, um servidor de IA pode ser a escolha certa.

A es­ca­la­bi­li­dade é um dos prin­ci­pais ar­gu­men­tos para usar um AI server. Ele pode ser escalado de acordo com as suas ne­ces­si­da­des para oferecer mais poder com­pu­ta­ci­o­nal ou memória. Esse tipo de servidor também usa seus recursos com o nível máximo de efi­ci­ên­cia. Ao contrário dos ser­vi­do­res comuns, um AI server conta com hardware designado para uso com IA. As GPUs são um bom exemplo disso.

Quais são as prin­ci­pais uti­li­da­des de um AI server?

O uso de um servidor de IA é adequado em qualquer área em que a uti­li­za­ção de IA faz sentido. Na maioria das vezes, são áreas que envolvem re­co­nhe­ci­mento e pro­ces­sa­mento de padrões e análise de conjuntos de dados muito grandes. Um bom exemplo são os carros autônomos, que processam dados de câmeras e sensores para se mover e tomar decisões. O uso do servidor de IA também faz sentido em tarefas de re­co­nhe­ci­mento e geração de lin­gua­gens e imagens. Grandes modelos de linguagem e IA ge­ne­ra­tiva produzem textos e imagens baseados nos dados apren­di­dos e suas pos­si­bi­li­da­des.