NVIDIA bate 16 recordes de Inteligência Artificial

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Nessa semana a NVIDIA bateu 16 recordes mundiais de desempenho de treinamento de IA ( Inteligência Artificial ) de acordo com os resultados dos benchmarks MLPerf.

A NVIDIA Enterprise estabeleceu registros na categoria em que os clientes estão mais interessados: produtos comercialmente disponíveis. Testes foram feitos com as mais recentes arquiteturas da NVIDIA, Ampere e Volta.

Os sistemas A100 GPU e DGX SuperPOD, um enorme grupo de A100s conectados ao HDR InfiniBand, estabeleceu oito novos marcos de desempenho cada, quebrando 16 recordes no total.

Esta é a terceira vez que a NVIDIA Enterprise bate recordes de Inteligência Artificial nos testes de treinamento do MLPerf, um grupo de benchmarking do setor formado em maio de 2018. A NVIDIA estabeleceu seis recordes nos primeiros benchmarks de treinamento do MLPerf em dezembro de 2018 e oito em julho de 2019.

E o mais interessante é que a NVIDIA Enterprise foi a única empresa do mundo a apresentar produtos comercialmente disponíveis a partir de 2020 para os testes. A maioria das empresas apresentou somente na categoria prévia de produtos que podem não estar disponíveis nesse ano ou apresentaram na categoria de pesquisa para produtos que não se espera que estejam disponíveis por um longo tempo.

Um ganho de desempenho de 400% em 1,5 anos

Os resultados mais recentes demonstram que a abordagem da NVIDIA Enterprise em desenvolver continuamente uma plataforma de inteligência artificial que abrange processadores, redes, software e sistemas está funcionando.

Por exemplo, os testes mostram taxas equivalentes de retorno. O sistema DGX A100 de hoje oferece até 4 vezes o desempenho do sistema usado pelas GPUs V100 na primeira rodada dos testes de treinamento do MLPerf. Enquanto isso, o servidor DGX V100 original agora pode oferecer até 2 vezes mais desempenho, graças às mais recentes otimizações de software.

Esses ganhos ocorreram em menos de dois anos com inovações na plataforma de IA. As atuais GPUs NVIDIA A100, juntamente com as atualizações de software para as bibliotecas CUDA-X, potencializam os clusters criados com o Mellanox HDR 200Gb/s InfellBand.

Esta última rodada de treinamento abrange 138 resultados em uma ampla variedade de sistemas de nove organizações que enviaram a inscrição. Todos os resultados da divisão fechada usam o mesmo modelo/otimizador(es), enquanto os resultados da divisão aberta podem usar abordagens mais variadas. Os resultados incluem sistemas disponíveis comercialmente, futuros sistemas de visualização e sistemas de IDI em pesquisa e desenvolvimento, ou usados internamente.

Usuários em todo o mundo estão utilizando a GPU NVIDIA A100 para enfrentar os desafios mais complexos em inteligência artificial. Alguns estão criando aplicativos de IA conversacional enquanto outros fazem a busca por tratamentos para a COVID-19. 

Em um exemplo prático o Alibaba atingiu um recorde de vendas de U$ 38 bilhões no Dia do Solteiro em novembro, usando as GPUs da NVIDIA para fornecer mais de 100 vezes mais consultas / segundo em seus sistemas de recomendação do que as CPUs.

NVIDIA também ajuda usuários no trabalho remoto

Além de inteligencia artificial e outros produtos já reconhecido pelo mercado e por usuários do mundo todo, a NVIDIA por conta da pandemia de Covid-19,traz soluções para ajudar no trabalho remoto.

Como algumas profissões necessitam de grandes processamentos e softwares especializados das empresas, como no caso de engenheiros, arquitetos e cientistas de dados, por exemplo. Trabalhar de casa era impossível até o surgimento do vGPU, software de GPU virtual. 

O que é GPU virtual ou vGPU ?

Em computadores residenciais e notebooks é quase impossível por exemplo renderizar e criar gráficos complexos. A NVIDIA criou a primeira GPU virtual em 2012 para ajudar a resolver esse problema, reduzindo o tempo de atraso na entrega de gráficos para usuários remotos e fornecendo o mesmo desempenho que obteriam de um PC do trabalho por exemplo. O que é muito util para quem usar aplicativos gráficos 3D ou de video.

Ou seja o processamento é feito em servidores externos, assim a pessoa consegue fazer seu trabalho em qualquer dispositivo.

Uma pesquisa recente da IDC apontou que a produtividade dos funcionários foi a principal preocupação entre as organizações em relação ao trabalho remoto devido a pandemia de Covid-19. Quando a empresa de inteligência de mercado entrevistou clientes da NVIDIA Enterprise usando computadores virtuais acelerados por GPU, descobriu que organizações com 500 a 1.000 usuários tiveram um aumento de 13% na produtividade, resultando em uma economia anual de aproximadamente US$ 1 milhão.

Nesse período de quarentena, a NVIDIA Enterprise liberou a licença de uso da virtualização de GPU por 90 dias gratuitamente a todas as empresas com tecnologia presente para auxiliar a manter a produtividade. 

Além disso, uma nova atualização visou melhorar a experiência de usuário e a capacidade de gerenciamento necessária para cargas de trabalho exigentes como a recentemente lançada Omniverse AEC Experience. Agora é possível compartilhar em tempo real um projeto colaborativo entre profissionais sem a necessidade de hardware especializado, e sim com apenas um dispositivo, como notebook ou tablet conectado à internet. Assim, os dados permanecem altamente protegidos no data center.

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