Resolver as dores de crescimento da IA no edge com Data Centers modulares

À medida que a Inteligência Artificial (IA) se torna uma força motriz em diversos setores, contar com uma infraestrutura adequada torna-se essencial. Os Data Centers modulares surgem como uma solução inovadora, oferecendo a escalabilidade e a flexibilidade necessárias para suportar as crescentes exigências da IA. Neste blog exploramos como as empresas podem utilizar este tipo de Data Centers para resolver os desafios que acompanham o crescimento da IA no edge.

As empresas de todos os setores estão cada vez mais a tirar partido da Inteligência Artificial para lidar com tarefas que requerem utilização intensiva de dados para além da capacidade humana – tanto em termos de velocidade como de viabilidade. Esta revolução da IA está a criar uma procura nunca vista no que respeita à capacidade de computação no edge (edge computing), como aconteceu aquando no auge da recolha e análise de dados há apenas alguns anos. No entanto, a escala agora é muito maior, uma vez que a IA exige uma densidade de racks significativamente mais elevada nos locais de edge computing. É aqui que se tornam relevantes os Data Centers modulares, fornecendo a agilidade e a escalabilidade de que as organizações precisam para acompanharem o rápido crescimento da IA.

Prevê-se que a IA cresça a uma taxa anual de 33% entre 2023 e 2030. Os avanços recentes na IA generativa são fundamentais para o escalar da IA, com as organizações a substituírem ou complementarem as tarefas humanas para impulsionar a eficiência e aumentar a produtividade. Ferramentas como o ChatGPT e o Microsoft Copilot democratizam a utilização da IA, e permitiram que praticamente qualquer pessoa numa organização tire partido desta tecnologia.

As possibilidades de casos de utilização de IA são quase ilimitadas, desde cuidados de saúde a finanças, produção industrial, transportes e entretenimento. Tarefas como a criação de apresentações ou a compilação de relatórios de vendas podem agora ser rapidamente concluídas alimentando um motor de IA com os dados relevantes e pedindo-lhe que organize os dados de uma forma específica.

As organizações também estão a adotar a tecnologia de IA para análise preditiva, gestão inteligente da cadeia de abastecimento e maior personalização do serviço ao cliente. Os requisitos de dados associados à IA estão a impulsionar novas tecnologias de chips e servidores, resultando em densidades de potência de rack muito mais elevadas. Ao mesmo tempo, a procura de potência de computação de alta densidade está a crescer.

Procura de IA no edge

A IA cria amplas oportunidades de negócios para desenvolver e implementar novas e entusiasmantes capacidades. Ainda assim, também cria desafios significativos relacionados com a como implementar o hardware e a infraestrutura de Data Center necessários. Exige novas abordagens no edge, como infraestruturas de Data Centers modulares e escaláveis.

A razão para colocar as capacidades de IA no edge é a mesma que levou as empresas a mover-se para o edge, como:

  • Maior controlo e segurança sobre os dados empresariais
  • Baixa latência para tarefas em tempo real e quase em tempo real.

A IA é muito intensiva em dados devido às suas duas tarefas principais – aprendizagem e inferência. A parte da aprendizagem envolve a alimentação de grandes quantidades de dados a um modelo para melhorar a base de dados de conhecimento. Quanto mais informação o algoritmo recebe, mais inteligente se torna. O modelo faz, então, inferências com base nos dados para resolver problemas e concluir tarefas.

Desafios da infraestrutura de TI

Do ponto de vista da infraestrutura, a quantidade de potência de computação necessária é substancial. Consideremos que, tradicionalmente, uma rack teria uma capacidade de 10kW, mas estamos agora a assistir a pedidos de 50kW a 100kW por rack. A Schneider Electric, por exemplo, está a desenvolver um design de referência que utiliza bastidores de quase 90kW. O projeto vai estar disponível no final de 2024. Os servidores concebidos para IA não só incluem vários processadores próximos uns dos outros, como também incorporam chipsets avançados que aumentam a capacidade de processamento e a eficiência. Este tipo de densidade gera enormes quantidades de calor, que podem não ser dissipadas com o arrefecimento a ar tradicional.

Assim, é introduzida a tecnologia de refrigeração líquida para dissipar o calor do processador. A água ou outro líquido é encaminhado para os chips através de uma Unidade de Distribuição de Refrigeração (CDU – Coolant Distribuition Unit) para absorver o calor. O líquido do circuito secundário é então canalizado para uma unidade de refrigeração e de volta para a CDU. Há um impacto na infraestrutura, exigindo mais tubos e coletores para mover o líquido através das racks e para fora do edifício. O suporte estrutural necessário para um circuito de água refrigerada separado, para além dos cabos habituais para energia e fibra, aumenta o desafio do espaço no Data Center, que é sempre escasso. Agora considere os desafios que isso cria em localizações edge compactas.

Com várias cargas de trabalho, capacidades de energia, soluções de arrefecimento melhoradas e soluções de rack de TI complexas, a infraestrutura de Data Centers modulares de IA de próxima geração vai assumir um design com visão de futuro e projetado dinamicamente.

Data Centers modulares em ação

Estima-se que as cargas de trabalho de IA representem 20% do consumo total de energia dos Data Centers até 2028. As soluções de Data Center modular podem dar resposta às necessidades de negócio da IA no edge, fornecendo a infraestrutura, a computação, a energia elétrica e o arrefecimento necessários para o treino e a inferência do modelo de IA.

Cada unidade oferece uma infraestrutura modular construída com um propósito e personalizada para casos de uso específicos. Os projetos, que vão estar disponíveis no final de 2024, podem então ser escalados em clusters repetíveis para implementação onde quer que as organizações precisem de infraestrutura rápida, adaptável e escalável para atingirem os seus objetivos estratégicos de IA. Assim, a Schneider Electric ajuda os clientes a resolver os desafios de IA para que possam tirar o máximo partido da tecnologia e tornar-se mais competitivos.

À medida que as aplicações de IA e os casos de utilização continuam a aumentar, já não se trata de uma questão de “se”, mas de “quando” as organizações vão ter de escalar a sua infraestrutura de TI para satisfazer as exigências das soluções de IA, que consomem muitos dados/arrefecimento/energia. Para ajudar sua empresa a preparar-se para a IA, explore a nossa página “Transição para Data Centers prontos para IA”, onde pode encontrar as práticas recomendadas, white papers, webinars e muito mais.

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