A convergência da HPC e da IA: impulsionamento da inovação com rapidez

No cenário atual em constante mudança, a entrega mais rápida de produtos de maior qualidade ao mercado é essencial para o sucesso. Muitos setores dependem da computação de alto desempenho (HPC) para atingir esse objetivo. 

As empresas estão cada vez mais recorrendo à IA generativa para impulsionar a eficiência operacional, acelerar decisões de negócios e promover o crescimento. Acreditamos que a convergência de HPC e inteligência artificial (IA) é fundamental para que as empresas permaneçam competitivas. 

Essas tecnologias inovadoras se complementam, permitindo que as organizações obtenham benefício de seus valores únicos. Por exemplo, a HPC oferece altos níveis de poder computacional e escalabilidade, cruciais para executar cargas de trabalho de alto desempenho. Da mesma forma, a IA possibilita que as organizações processem cargas de trabalho de forma mais eficiente e inteligente.

Na era da IA generativa e da nuvem híbrida, o IBM® Cloud HPC traz o poder de computação que as Organizações precisam para prosperar. Como uma solução integrada de componentes críticos de computação, rede, armazenamento e segurança, a plataforma visa ajudar as empresas a lidar com as demandas regulatórias e de eficiência.

No centro disso estão os dados, que ajudam as empresas a obter insights valiosos para acelerar a transformação. Com dados praticamente espalhados por toda parte, as organizações geralmente possuem um repositório existente adquirido com a execução de cargas de trabalho tradicionais de simulação e modelagem de HPC. Esses repositórios podem extrair de uma infinidade de fontes. Ao usar essas fontes, as organizações podem aplicar HPC e IA aos mesmos desafios, permitindo que gerem insights mais profundos e valiosos que impulsionam a inovação mais rapidamente.

A HPC guiada por IA aplica IA para simplificar simulações, conhecidas como simulação inteligente. No setor automotivo, a simulação inteligente acelera a inovação em novos modelos. Como os projetos de veículos e componentes geralmente evoluem de iterações anteriores, o processo de modelagem passa por mudanças significativas para otimizar qualidades como aerodinâmica, ruído e vibração.

Com milhões de mudanças possíveis, avaliar essas qualidades em diferentes condições, como tipos de estradas, pode prolongar significativamente o tempo de entrega de novos modelos. No entanto, no mercado atual, os consumidores exigem lançamentos rápidos de novos modelos. Ciclos de desenvolvimento prolongados podem prejudicar as vendas e a fidelidade do cliente dos fabricantes de automóveis.

Os fabricantes de automóveis, tendo uma riqueza de dados relacionados a projetos existentes, podem usar esses grandes corpos de dados para treinar modelos de IA. Isso permite que eles identifiquem as melhores áreas para otimização de veículos, reduzindo assim o espaço do problema e focando os métodos tradicionais de HPC em áreas mais direcionadas do projeto. Em última análise, essa abordagem pode ajudar a produzir um produto de melhor qualidade em um período de tempo menor.

Na automação de projeto eletrônico (EDA), IA e HPC impulsionam a inovação. No cenário atual de semicondutores em rápida mudança, bilhões de testes de verificação devem validar os projetos de chip. No entanto, se ocorrer um erro durante o processo de validação, é impraticável executar novamente todo o conjunto de testes de verificação devido aos recursos e ao tempo necessários.

Para empresas de EDA, o uso de métodos de HPC integrados com IA é importante para identificar os testes que precisam ser reexecutados. Isso pode economizar uma quantidade significativa de ciclos de computação e ajudar a manter os cronogramas de fabricação no caminho certo, permitindo que a empresa entregue semicondutores aos clientes de forma mais rápida.

A IBM projeta a infraestrutura para oferecer a flexibilidade e a escalabilidade necessárias para compatibilidade com HPC e cargas de trabalho com uso intenso de computação, como IA. Por exemplo, gerenciar os grandes volumes de dados envolvidos em simulações de HPC modernas e de alta fidelidade, modelagem e treinamento de modelos de IA pode ser crítico, exigindo uma solução de armazenamento de alto desempenho.

O IBM Storage Scale é um sistema de armazenamento de arquivos e objetos distribuídos de alto desempenho e altamente disponível, capaz de responder às aplicações mais exigentes que leem ou escrevem grandes quantidades de dados.

À medida que as organizações pretendem escalar suas cargas de trabalho de IA, o IBM watsonx no IBM® Cloud ajuda as empresas a treinar, validar, ajustar e implementar modelos de IA enquanto ajustam a escala das cargas de trabalho. Além disso, a IBM oferece opções de unidade de processamento gráfico (GPU ) com GPUs NVIDIA no IBM Cloud, proporcionando uma infraestrutura inovadora de GPU para cargas de trabalho de IA empresariais.

No entanto, é importante observar que o gerenciamento de GPUs continua sendo necessário. Workload Schedulers como o IBM Spectrum LSF gerenciam com eficiência o fluxo de trabalho para GPUs, enquanto o IBM® Spectrum Symphony, um agendador de baixa latência e alto desempenho projetado para cargas de trabalho de análise de dados do setor de serviços financeiros, também oferece compatibilidade com tarefas de GPU. 

Em relação às GPUs, vários setores que exigem poder intenso de computação as utilizam. Por exemplo, organizações de serviços financeiros empregam o método de Monte Carlo para prever resultados em cenários como movimentações do mercado financeiro ou preços de instrumentos.

As simulações de Monte Carlo, que podem ser divididas em milhares de tarefas independentes e executadas simultaneamente em computadores, são adequadas para GPUs. Isso permite que as organizações de serviços financeiros executem simulações repetidamente e com rapidez. 

Enquanto as empresas buscam soluções para seus desafios mais complexos, a IBM está comprometida em ajudá-las a superar obstáculos e prosperar. Com segurança e controles incorporados à plataforma, o IBM Cloud HPC permite que clientes de todos os setores utilizem a HPC como um serviço totalmente gerenciado, lidando com riscos de terceiros e de terceiros. A convergência de IA e HPC pode gerar inteligência que agrega valor e acelera resultados, auxiliando as organizações a manter a competitividade.