Na recente conferência anual de desenvolvedores da Nvidia, o conceito de “fábrica de IA” foi amplamente discutido por executivos e palestrantes. Este termo ganhou destaque após ser mencionado no discurso principal do CEO da empresa, Jensen Huang.
A Nvidia define a fábrica de IA como um novo modelo para a produção de sistemas de inteligência artificial em grande escala. Este conceito faz uma analogia com a indústria, onde dados brutos são processados, refinados e convertidos em produtos valiosos através de insights e modelos inteligentes.
Uma fábrica de IA é, essencialmente, uma infraestrutura computacional especializada que cria valor a partir de dados, gerenciando todo o ciclo de vida da inteligência artificial — desde a coleta e treinamento de dados até o aprimoramento e a inferência em grande escala.
Assim como fábricas tradicionais transformam matérias-primas em produtos finais, uma AI factory converte dados brutos em inteligência de negócios, resultando em insights e decisões. Ao contrário de um data center comum, que abriga várias cargas de trabalho, uma fábrica de IA é projetada especificamente para a computação relacionada à inteligência artificial, integrando todo o processo de desenvolvimento em um único ambiente, o que permite uma criação significativamente mais rápida.
Jensen Huang menciona que a Nvidia se transformou de uma empresa fornecedora de chips para uma construtora de fábricas de IA em larga escala, posicionando-se como uma fornecedora de infraestrutura de inteligência artificial dedicada à construção de tais fábricas contemporâneas.
As companhias que investem em fábricas de IA têm como meta converter a inteligência artificial de um projeto de pesquisa de longo prazo em uma fonte imediata de vantagem competitiva, semelhante à maneira como uma fábrica tradicional contribui diretamente para a geração de receita.
Nos últimos três anos, a IA generativa avançou rapidamente, com modelos de linguagem demonstrando capacidades que os levaram a exigir infraestrutura em escala sem precedentes, motivada por três leis principais de crescimento.
A primeira, o pré-treinamento, indica que conjuntos de dados maiores, junto a modelos de maior complexidade, proporcionam aumentos mensuráveis de inteligência, exigindo, no entanto, quantidades massivas de poder computacional. Nos últimos cinco anos, a demanda por computação nesse estágio cresceu 50 milhões de vezes.
A segunda, o pós-treinamento, enfatiza que adaptar modelos de IA para aplicações práticas demanda até 30 vezes mais computação durante a inferência do que no pré-treinamento, resultando em um aumento acentuado na demanda por infraestrutura de IA.
Por último, a terceira lei, relacionada ao tempo de teste, afirma que aplicações complexas de IA, como aquelas voltadas para autonomia e interatividade, requerem raciocínio que envolve múltiplas possibilidades de resposta, consumindo até 100 vezes mais recursos computacionais do que a inferência tradicional.
Data centers convencionais não têm a capacidade de atender essa demanda crescente de maneira eficaz. As fábricas de IA, por outro lado, são projetadas para enfrentar esta necessidade massiva de computação, oferecendo a infraestrutura adequada para a implementação efetiva da inteligência artificial.
A construção de uma fábrica de IA necessita de uma base sólida de hardware. A Nvidia disponibiliza a tecnologia necessária através de chips avançados e sistemas integrados. No núcleo de uma fábrica de IA, destaca-se o alto desempenho computacional, especialmente proporcionado pelas GPUs da Nvidia, que são essenciais para o processamento paralelo requerido pela IA.
Desde a adoção de GPUs em data centers na década de 2010, houve uma revolução na capacidade de processamento, proporcionando desempenho superior em comparação com servidores que utilizam exclusivamente CPUs.
Além do poder computacional, a infraestrutura de rede em uma fábrica de IA é crucial, já que as tarefas de IA envolvem a movimentação rápida de grandes volumes de dados entre processadores distribuídos. A Nvidia aborda essa necessidade com tecnologias como NVLink e NVSwitch, que possibilitam altas taxas de transferência de dados entre GPUs dentro de um único servidor. Para a conectividade entre servidores, a empresa oferece redes rápidas com switches InfiniBand e Spectrum-X Ethernet, frequentemente combinados com unidades de processamento de dados (DPUs) BlueField, que aliviam funções de rede e armazenamento. Essa abordagem elimina gargalos, permitindo uma operação em conjunto de milhares de GPUs como se fossem um único supercomputador.
A Nvidia também incorpora inovações como o Grace Hopper Superchip, que combina uma CPU Nvidia Grace com uma GPU Nvidia Hopper, oferecendo uma largura de banda de 900 GB/s entre chips via NVLink, resultando em uma memória unificada para aplicações de IA. Essa conexão estreita entre CPU e GPU elimina gargalos comuns, permitindo um fluxo de dados mais rápido e maior capacidade de modelos.
Para que as fábricas de IA funcionem eficientemente, a integração entre GPUs, CPUs, DPUs e redes é fundamental. O hardware da Nvidia, frequentemente instalado em sistemas DGX ou disponível em nuvem, forma a infraestrutura física de uma fábrica de IA.
No entanto, a infraestrutura de hardware sozinha não é suficiente; a visão da Nvidia para a fábrica de IA também inclui uma pilha completa de software para maximizar essa infraestrutura. O CUDA, uma plataforma de computação paralela e modelo de programação da Nvidia, serve como base dessa pilha, permitindo que os desenvolvedores aproveitem a aceleração por GPU. O CUDA, junto com suas bibliotecas CUDA-X, tornou-se o padrão para a computação em GPU, facilitando a criação de algoritmos de IA otimizados.
Acima dessa base, a Nvidia oferece o Nvidia AI Enterprise, um conjunto de softwares nativos da nuvem que facilita o desenvolvimento e a implementação de IA em empresas. O AI Enterprise integra mais de 100 frameworks e modelos otimizados para GPUs da Nvidia, criando uma plataforma coesa que agiliza cada etapa do pipeline de IA, desde a preparação de dados e treinamento de modelos até a inferência, assegurando segurança e confiabilidade para aplicações em produção.
A fábrica de IA é vista como o futuro da infraestrutura industrial, comparável à eletricidade e à computação em nuvem. Esse conceito não representa apenas um produto, mas sim um motor econômico essencial que prevê uma nova revolução industrial, impulsionada pela inteligência artificial generativa.
