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Avanços sustentáveis: como a IA e a computação acelerada estão impulsionando a eficiência energética

De finanças a manufatura, as empresas estão a caminho da IA sustentável com as tecnologias NVIDIA

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A IA e a computação acelerada estão proporcionando eficiência energética para muitos setores. De acordo com um relatório do Lisbon Council Research, uma organização sem fins lucrativos formada em 2003, que estuda questões econômicas e sociais, mesmo que as previsões de que os data centers em breve serão responsáveis por 4% do consumo global de energia se tornem realidade, a IA está tendo um grande impacto na redução dos 96% restantes do consumo de energia.

O artigo do grupo de pesquisa sediado em Bruxelas está entre os vários estudos de políticas de IA de grande porte que estão começando a surgir. Ele usa o supercomputador Leonardo da Itália, acelerado com quase 14.000 GPUs NVIDIA, como exemplo de um sistema que está avançando o trabalho em campos que vão desde o design de automóveis e a descoberta de medicamentos até a previsão do tempo.

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Ganhos de eficiência energética ao longo do tempo para o supercomputador mais eficiente da lista TOP500. Fonte: TOP500.org

 

Por que a computação acelerada é uma computação sustentável?

A computação acelerada usa o processamento paralelo das GPUs NVIDIA para fazer mais trabalho em menos tempo. Como resultado, ela consome menos energia do que os servidores de uso geral que empregam CPUs criadas para lidar com uma tarefa de cada vez. É por isso que a computação acelerada é uma computação sustentável.

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Os sistemas acelerados usam o processamento paralelo em GPUs para fazer mais trabalho em menos tempo, consumindo menos energia do que as CPUs

Os ganhos são ainda maiores quando os sistemas acelerados aplicam IA, uma forma de computação inerentemente paralela que é a tecnologia mais transformadora de nosso tempo.

“Quando se trata de aplicações de ponta, como machine learning ou deep learning, o desempenho das GPUs é uma ordem de magnitude melhor do que o das CPUs”, pontua o relatório.

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A NVIDIA oferece uma combinação de GPUs, CPUs e DPUs adaptadas para maximizar a eficiência energética com computação acelerada.

 

Experiências de usuários com IA acelerada

Usuários de todo o mundo estão documentando ganhos de eficiência energética com IA e computação acelerada.

Nos serviços financeiros, a Murex – uma empresa sediada em Paris com uma plataforma de negociação e gerenciamento de riscos usada diariamente por mais de 60.000 pessoas – testou o superchip NVIDIA Grace Hopper. Em suas cargas de trabalho, a combinação CPU-GPU proporcionou uma redução de 4x no consumo de energia e uma redução de 7x no tempo de conclusão em comparação com os sistemas somente com CPU (veja o gráfico abaixo).

“Nos cálculos de risco, o Grace não é apenas o processador mais rápido, mas também muito mais eficiente em termos de energia, tornando a TI verde uma realidade no mundo do comércio”, afirma Pierre Spatz, chefe de pesquisa quantitativa da Murex.

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Na fabricação, a Wistron, com sede em Taiwan, construiu uma cópia digital de uma sala onde os sistemas NVIDIA DGX passam por testes de estresse térmico para melhorar as operações no local. Ela usou o NVIDIA Omniverse, uma plataforma para digitalização industrial, com um modelo substituto, uma versão de IA que emula simulações.

O digital twin, vinculado a milhares de sensores em rede, permitiu que a Wistron aumentasse a eficiência energética geral da instalação em até 10%. Isso equivale a reduzir o consumo de eletricidade em 120.000 kWh por ano e as emissões de carbono em impressionantes 60.000 kg.

“A NVIDIA está liderando o caminho com soluções de IA e computação acelerada que não apenas impulsionam a eficiência energética, mas redefinem os padrões de responsabilidade ambiental. Nossas tecnologias estão transformando operações, reduzindo o consumo de energia e promovendo práticas sustentáveis em todo o mundo”, comenta Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para América Latina.

Até 80% menos emissões de carbono

O RAPIDS Accelerator for Apache Spark pode reduzir a pegada de carbono da análise de dados, uma forma amplamente usada de machine learning, em até 80%, ao mesmo tempo em que oferece acelerações médias de 5x e reduções de 4x nos custos de computação, de acordo com um benchmark recente.

Milhares de empresas – cerca de 80% das empresas da Fortune 500 – usam o Apache Spark para analisar suas crescentes montanhas de dados. As empresas que usam o acelerador Spark da NVIDIA incluem a Adobe, a AT&T e a Receita Federal dos EUA.

No setor de saúde, a Insilico Medicine descobriu e colocou em testes clínicos de fase 2 um candidato a medicamento para uma doença respiratória relativamente rara, graças à sua plataforma de IA com tecnologia NVIDIA.

Usando métodos tradicionais, o trabalho teria custado mais de US$ 400 milhões e levado até seis anos. Mas com a IA generativa, a Insilico atingiu o marco por um décimo do custo em um terço do tempo.

“Esse é um marco significativo não apenas para nós, mas para todos no campo da descoberta de medicamentos acelerada por IA”, ressalta Alex Zhavoronkov, CEO da Insilico Medicine.

Essa é apenas uma amostra dos resultados que os usuários de computação acelerada e IA estão obtendo em empresas como Amgen, BMW, Foxconn, PayPal e muitas outras.

Como a IA pode ajudar o meio ambiente

A Fundação de Tecnologia da Informação e Inovação (ITIF) pediu aos governos que adotem a IA como uma ferramenta nos esforços para descarbonizar suas operações.

Organizações públicas e privadas já estão aplicando a IA da NVIDIA para proteger os recifes de coral, melhorar o rastreamento de incêndios florestais e condições climáticas extremas e aprimorar a agricultura sustentável.

Por sua vez, a NVIDIA está trabalhando com centenas de startups que empregam IA para tratar de questões climáticas. A NVIDIA também anunciou planos para o Earth-2, que deverá ser o supercomputador de IA mais poderoso do mundo dedicado à ciência climática.

Impulsionando a eficiência do centro de dados

A NVIDIA oferece muitas otimizações por meio de inovações em nível de sistema. Por exemplo, as DPUs NVIDIA BlueField-3 podem reduzir o consumo de energia em até 30%, transferindo funções essenciais de rede e infraestrutura do data center de CPUs menos eficientes.

No ano passado, a NVIDIA recebeu um subsídio de US$ 5 milhões do Departamento de Energia dos EUA – o maior de 15 subsídios de um grupo de mais de 100 solicitações – para projetar uma nova tecnologia de resfriamento líquido para centros de dados. Ela funcionará com 20% mais eficiência do que as abordagens atuais de resfriamento a ar e terá uma pegada de carbono menor.

Essas são apenas algumas das maneiras pelas quais a NVIDIA contribui para a eficiência energética dos centros de dados.

Os data centers estão entre os usuários mais eficientes de energia e um dos maiores consumidores de energia renovável.

O relatório da ITIF observa que, entre 2010 e 2018, os data centers globais tiveram um aumento de 550% nas instâncias de computação e um aumento de 2.400% na capacidade de armazenamento, mas apenas um aumento de 6% no uso de energia, graças a melhorias em hardware e software.

A NVIDIA continua a impulsionar a eficiência energética para AI acelerada, ajudando os usuários da ciência, do governo e da indústria a acelerar suas jornadas em direção à computação sustentável.

Experimente a calculadora de eficiência energética da NVIDIA para encontrar maneiras de melhorar a eficiência energética. E confira o site de computação sustentável da NVIDIA e o relatório de sustentabilidade corporativa para obter mais informações.

Sobre a NVIDIA

Desde sua fundação em 1993, a NVIDIA (NASDAQ: NVDA) tem sido pioneira em computação acelerada. A invenção da GPU pela empresa em 1999 estimulou o crescimento do mercado de games para PC, redefiniu a computação gráfica, iniciou a era da IA moderna e tem ajudado a digitalização industrial em todos os mercados. A NVIDIA agora é uma empresa de infraestrutura de computação full-stack com soluções em escala de data center que estão revolucionando o setor. Mais informações em: https://www.nvidia.com/pt-br/.

 

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