Os ser­vi­do­res de IA são ser­vi­do­res con­ce­bi­dos para treinar in­te­li­gên­cias ar­ti­fi­ci­ais. Dispõem de com­po­nen­tes de hardware e software es­pe­ci­al­mente potentes que os di­fe­ren­ciam dos ser­vi­do­res con­ven­ci­o­nais.

O que é um servidor de IA?

Um servidor de IA, também conhecido como «servidor IA» ou «servidor para IA», é um servidor es­pe­ci­a­li­zado, concebido para melhorar a execução de apli­ca­ções nas áreas da in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial (IA) e da«apren­di­za­gem au­to­má­tica». Estão equipados com hardware e software de alto de­sem­pe­nho para lidar com as exi­gên­cias in­for­má­ti­cas dos modelos de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial. Ao contrário dos ser­vi­do­res con­ven­ci­o­nais que co­nhe­ce­mos, que são uti­li­za­dos para tarefas in­for­má­ti­cas gerais e para alojar páginas web ou bases de dados, os ser­vi­do­res de IA são oti­mi­za­dos para processar grandes quan­ti­da­des de dados e realizar cálculos complexos.

Re­qui­si­tos de hardware para um servidor IA

O hardware de um servidor de IA deve cumprir alguns re­qui­si­tos para garantir o seu de­sem­pe­nho e eficácia. As apli­ca­ções de IA consomem muitos recursos de com­pu­ta­ção e memória, pelo que requerem um hardware es­pe­cí­fico. Os com­po­nen­tes prin­ci­pais são:

  • Unidade de pro­ces­sa­mento gráfico (GPU): As unidades de pro­ces­sa­mento gráfico ou GPU servem para processar fluxos de dados paralelos, algo realmente im­por­tante para o treino de modelos de apren­di­za­gem profunda.
  • Unidade central de pro­ces­sa­mento (CPU): Uma CPU de alto de­sem­pe­nho é crucial tanto para realizar cálculos gerais quanto para a gestão do servidor.
  • Memória de acesso aleatório (RAM): Um servidor de IA requer uma grande quan­ti­dade de memória de acesso aleatório ou RAM para poder armazenar conjuntos de dados de grande tamanho e para que esses dados sejam ra­pi­da­mente aces­sí­veis. No mínimo, é re­co­men­dá­vel usar uma memória RAM de 64 GB, embora muitas vezes seja ne­ces­sá­ria uma de 128 GB ou até mais.
  • Memória: Um servidor que trabalha com in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial precisa de muita memória. O trei­na­mento de modelos de IA requer grandes quan­ti­da­des de dados. Portanto, é essencial ter memória su­fi­ci­ente na unidade de disco rígido ou HDD ou, na melhor das hipóteses, ter uma unidade SSD.
  • Placas de rede: É im­por­tante ter uma ligação de rede de alto de­sem­pe­nho para garantir uma boa co­mu­ni­ca­ção entre os dis­po­si­ti­vos.

Re­qui­si­tos de software para um servidor IA

Um software adequado é tão im­por­tante quanto o hardware para um servidor com estas ca­rac­te­rís­ti­cas, uma vez que os modelos de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial requerem apli­ca­ções es­pe­cí­fi­cas para o seu treino e execução.

  • Sistema operativo: Para trabalhar com um servidor de IA, é ne­ces­sá­rio um sistema operativo que gerencie os com­po­nen­tes de hardware. Os mais usados fazem parte das dis­tri­bui­ções Linux, como Ubuntu, CentOS ou Debian, que suportam na­ti­va­mente a maioria dos fra­meworks de IA.
  • Fra­meworks de IA: Um servidor de IA deve ter ambientes es­pe­cí­fi­cos para trabalhar com in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial e apren­di­za­gem au­to­má­tica. Os mais populares são Ten­sor­Flow, PyTorch e Keras.
  • Bi­bli­o­te­cas de software: Na pro­gra­ma­ção de modelos de IA, não podem faltar bi­bli­o­te­cas de software, como NumPy ou Pandas.
  • Modelos de IA: O modelo de IA é o programa que realiza as tarefas de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial. Existem di­fe­ren­tes formas de treiná-lo para obter os melhores re­sul­ta­dos.

Como funciona um servidor de IA?

Um servidor de IA processa e analisa grandes quan­ti­da­des de dados. O objetivo é treinar os modelos de IA uti­li­zando a apren­di­za­gem au­to­má­tica ou a apren­di­za­gem profunda para que estes possam fazer previsões, tomar decisões com base em novos dados ou, no caso da IA ge­ne­ra­tiva, gerar re­sul­ta­dos. O fun­ci­o­na­mento de um servidor de IA pode ser dividido em várias etapas:

  1. Pre­pa­ra­ção dos dados: Este primeiro passo inclui a recolha, limpeza e ar­ma­ze­na­mento no formato adequado dos dados ne­ces­sá­rios para treinar o modelo de IA.
  2. Trei­na­mento do modelo: Na segunda etapa, um algoritmo de IA é treinado com os dados pre­pa­ra­dos, também chamados de dados de trei­na­mento. Para esta etapa, são ne­ces­sá­rios recursos com­pu­ta­ci­o­nais in­ten­si­vos, pois o algoritmo itera através dos dados e ajusta os seus pa­râ­me­tros para obter os melhores re­sul­ta­dos possíveis. Esta fase pode durar horas ou até dias.
  3. Avaliação do modelo: Uma vez concluída a fase de treino, o modelo é executado com um conjunto de dados in­de­pen­den­tes, co­nhe­ci­dos como dados de teste, para avaliar a sua precisão e de­sem­pe­nho.
  4. Im­ple­men­ta­ção do modelo: Por fim, o modelo passa para um ambiente de produção, onde é aplicado a novos dados para fazer previsões.
Imagem: Funcionamiento de un servidor de IA
Una vez fi­na­li­za­das las di­fe­ren­tes fases, el modelo de IA genera los re­sul­ta­dos deseados.

Vantagens dos ser­vi­do­res de IA

Este tipo de ser­vi­do­res apresenta várias vantagens para as empresas. Es­pe­ci­al­mente se as páginas e programas de IA, a in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial como serviço (AIaaS) ou a IA na nuvem já não forem su­fi­ci­en­tes em termos de fun­ci­o­na­li­dade ou de­sem­pe­nho, um servidor de IA é uma opção a con­si­de­rar.

A principal vantagem destes ser­vi­do­res é a es­ca­la­bi­li­dade. Um servidor de IA pode ser ajustado de acordo com as ne­ces­si­da­des para melhorar o seu pro­ces­sa­mento e memória. Desta forma, além disso, o servidor utiliza os seus recursos da maneira mais eficiente possível. Ao contrário dos ser­vi­do­res con­ven­ci­o­nais, os ser­vi­do­res de IA também utilizam hardware adaptado ao ma­nu­se­a­mento da in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial, es­pe­ci­al­mente as GPUs.

Prin­ci­pais áreas de aplicação dos ser­vi­do­res de IA

Os ser­vi­do­res de IA podem ser uti­li­za­dos em qualquer área em que faça sentido empregar in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial. Prin­ci­pal­mente, aquelas áreas em que o pro­ces­sa­mento e a análise de grandes quan­ti­da­des de dados, bem como o re­co­nhe­ci­mento de padrões, são muito im­por­tan­tes. Um bom exemplo seriam os veículos autónomos, cuja navegação e tomada de decisões se baseiam no pro­ces­sa­mento de dados pro­ve­ni­en­tes de câmaras e outros sensores. Os ser­vi­do­res de IA também são uma ótima opção para o re­co­nhe­ci­mento e geração de linguagem e imagens. Com modelos de linguagem de grande dimensão ou IA ge­ne­ra­tiva, é possível produzir textos e imagens a partir dos dados e pro­ba­bi­li­da­des que apren­de­ram.

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